LLM Engineering 项目使用与配置指南-优快云博客

LLM Engineering 项目使用与配置指南

【免费下载链接】llm_engineering Repo to accompany my mastering LLM engineering course 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm_engineering

概述

LLM Engineering 是一个全面的 AI 和 LLM（Large Language Model，大语言模型）工程课程项目，由 Edward Donner 开发。该项目通过 8 周的渐进式学习，帮助开发者掌握前沿的 AI 技术，从基础 API 调用到构建复杂的自主智能体系统。

项目结构

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环境配置

系统要求

组件	最低要求	推荐配置
操作系统	Windows 10 / macOS 10.15+ / Linux	Windows 11 / macOS 12+
Python	3.11	3.11+
内存	8GB	16GB+
存储空间	10GB	20GB+

安装步骤

1. 克隆项目仓库

# 创建项目目录
mkdir ~/Projects
cd ~/Projects

# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm_engineering.git
cd llm_engineering

2. 环境配置（Anaconda 方式）

# 创建 conda 环境
conda env create -f environment.yml

# 启用环境
conda activate llms

# 验证安装
python -c "import torch; print('PyTorch 版本:', torch.__version__)"

3. 环境配置（pip 方式）

# 创建虚拟环境
python -m venv llms

# 启用环境
# Windows
llms\Scripts\activate
# Linux/Mac
source llms/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

环境配置文件解析

environment.yml 包含了完整的 AI 开发环境：

name: llms
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.11
  - pip
  - python-dotenv
  - requests
  - numpy
  - pandas
  - pytorch
  - jupyterlab
  - transformers
  - openai
  - anthropic
  - google-generativeai
  - langchain
  - chromadb

API 密钥配置

创建 .env 文件

在项目根目录创建 .env 文件，包含以下内容：

OPENAI_API_KEY=sk-proj-your-openai-key-here
GOOGLE_API_KEY=your-google-key-here  
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key-here
DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-key-here
HF_TOKEN=your-huggingface-token-here

免费替代方案

如果不想使用付费 API，可以使用 Ollama 本地模型：

from openai import OpenAI

# 使用本地 Ollama 替代 OpenAI
openai = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1', 
    api_key='ollama'
)

# 使用 llama3.2 模型
MODEL = "llama3.2"

项目使用指南

第一周：入门练习

Day 1: 网页摘要工具

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()

class Website:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        self.title = soup.title.string if soup.title else "No title"
        self.text = soup.body.get_text(separator="\n", strip=True)

def summarize_website(url):
    website = Website(url)
    client = OpenAI()
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个网站内容分析助手"},
            {"role": "user", "content": f"请总结以下网站内容：{website.text}"}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 使用示例
summary = summarize_website("https://example.com")
print(summary)

开发工具配置

Jupyter Lab 使用

# 启动 Jupyter Lab
jupyter lab

# 常用快捷键
# Shift+Enter: 运行当前单元格
# Esc+M: 切换到 Markdown 模式
# Esc+Y: 切换到代码模式

调试工具

项目包含完整的调试工具：

# diagnostics.py 提供系统检测功能
from diagnostics import check_environment

# 检查环境配置
check_environment()

技术架构

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常见问题解决

1. API 密钥问题

症状: No API key was found 解决方案:

检查 .env 文件是否存在
确认密钥格式正确（无空格）
重启 Jupyter Kernel

2. 依赖安装失败

症状: Microsoft Visual C++ required 解决方案:

安装 Microsoft Build Tools
使用 pip install --retries 5 --timeout 15 -r requirements.txt

3. 网页抓取问题

症状: 403 Forbidden 错误 解决方案:

使用 Selenium 或 Playwright（社区贡献中有示例）
调整 User-Agent 头部

进阶功能

多模型支持

项目支持多种 AI 模型：

模型类型	提供商	模型示例	用途
Frontier	OpenAI	gpt-4o-mini	生产环境
开源	Ollama	llama3.2	本地开发
商业	Anthropic	claude-3-haiku	备选方案

社区贡献

项目包含丰富的社区贡献：

Selenium 实现: 处理 JavaScript 渲染的网站
Playwright 爬虫: 现代浏览器自动化
多智能体系统: Gradio 界面集成

最佳实践

1. 成本控制

# 使用成本更低的模型
CHEAP_MODELS = {
    "openai": "gpt-4o-mini",
    "anthropic": "claude-3-haiku-20240307",
    "google": "gemini-1.5-flash"
}

2. 错误处理

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

try:
    response = openai.chat.completions.create(...)
except Exception as e:
    logging.error(f"API 调用失败: {e}")
    # 回退到本地模型
    response = fallback_to_ollama(...)

3. 性能优化

# 使用流式响应减少延迟
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=messages,
    stream=True  # 启用流式传输
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

学习路径

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资源管理

API 成本监控

平台	监控地址	建议预算
OpenAI	https://platform.openai.com/usage	$5
Anthropic	https://console.anthropic.com/settings/cost	$5
Google	https://console.cloud.google.com/apis/api/generativelanguage.googleapis.com/cost	$5

本地资源优化

# 监控 GPU 使用情况
nvidia-smi

# 监控内存使用
free -h

# 清理缓存
pip cache purge

总结

LLM Engineering 项目提供了一个完整的学习生态系统，从基础到高级的 LLM 开发技能。通过 8 周的渐进式学习，开发者可以：

掌握核心技能: API 调用、提示工程、模型集成
构建实际项目: 从简单摘要工具到复杂智能体系统
优化性能成本: 学习如何平衡效果与开销
参与社区贡献: 分享代码并获得反馈

项目强调"通过实践学习"的理念，每个练习都设计为既有教育意义又有实际应用价值。无论你是 AI 新手还是有经验的开发者，都能在这个项目中找到适合自己的学习路径。

下一步行动:

完成环境配置
运行 Week1/Day1 示例
尝试自定义修改
参与社区贡献

记住：最好的学习方式就是动手实践！

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考