Phase 00: Setup & Tooling

Configuração do editor

Type: Build

Languages: --

Prerequisites: Phase 0, Lesson 01

Time: ~20 minutes

Objetivos de aprendizagem

• Instalar VS Code com extensões essenciais para Python, Jupyter, linting e SSH remoto
• Configurar o formato-on-save, a verificação de tipo e o rolamento de saída do notebook para fluxos de trabalho de IA
• Configure Remote SSH para editar e depurar o código em máquinas remotas de GPU como se fossem locais
• Avaliação das alternativas de editor (Cursor, Windsurf, Neovim) e suas compensações para o trabalho de IA

O problema

Você passará milhares de horas dentro do editor a escrever Python, executar notebooks, depurar os loops de treinamento e inserir SSH nas caixas da GPU. Um editor mal configurado transforma cada sessão em atrito: sem autocompleto, sem sugestões de tipo, sem erros de linha, formatagem manual e um fluxo de trabalho terminal desajeitado.

A configuração correta leva 20 minutos, mas saltar custa 20 minutos por dia.

O conceito

Uma configuração de editor de engenharia de IA precisa de cinco coisas:

graph TD
    L5["5. Remote Development<br/>SSH into GPU boxes, cloud VMs"] --> L4
    L4["4. Terminal Integration<br/>Run scripts, debug, monitor GPU"] --> L3
    L3["3. AI-Specific Settings<br/>Auto-format, type checking, rulers"] --> L2
    L2["2. Extensions<br/>Python, Jupyter, Pylance, GitLens"] --> L1
    L1["1. Base Editor<br/>VS Code — free, extensible, universal"]

Construí-lo

Passo 1: Instalar o código VS

VS Code é o editor recomendado. É gratuito, funciona em todos os sistemas operacionais, tem suporte a notebook Jupyter de primeira classe, e o ecossistema de extensão cobre tudo o que você precisa para o trabalho de IA.

Descarregue-o de code.visualstudio.com- Não .

Verifique a partir do terminal:

bashCopycode --version

SecodeNão está disponível no macOS, abre VS Code, pressione Cmd+Shift+P, digite "Comando de shell", e selecione "Instalou o comando 'código' no PATH".

Passo 2: Instale extensões essenciais

Abre o terminal integrado em Código VS (` Ctrl+`` em todas as plataformas) e instalar as extensões que são importantes para o trabalho da IA:

bashCopycode --install-extension ms-python.python
code --install-extension ms-python.vscode-pylance
code --install-extension ms-toolsai.jupyter
code --install-extension eamodio.gitlens
code --install-extension ms-vscode-remote.remote-ssh
code --install-extension ms-python.debugpy
code --install-extension ms-python.black-formatter
code --install-extension charliermarsh.ruff

O que cada um faz:

O arquivo .code/.vscode/extensions.jsonQuando você abrir a pasta do projeto, o VS Code irá pedir-lhe para instalar.

Passo 3: Configurar as configurações

Copie as configurações de code/.vscode/settings.jsonNeste curso, ou aplicá-los manualmente através deSettings > Open Settings (JSON)- Não .

As configurações-chave para o trabalho da IA:

jsoncCopy{
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
    "editor.formatOnSave": true,
    "editor.rulers": [88, 120],
    "notebook.output.scrolling": true,
    "files.autoSave": "afterDelay"
}

Por que é importante:

• Type checking on basicCapta tipos de argumento errados antes de executar. Economiza tempo de depuração em tensor de forma desajustes e parâmetros de API errados.
• Format on saveNunca mais pense na formatação.
• Rulers at 88 and 120O marcador 120 mostra quando as linhas de documentos e comentários estão ficando muito longas.
• Notebook output scrollingOs circuitos de treinamento imprimem milhares de linhas.
• Auto-saveO seu script de treinamento irá executar código obsoleto.

Passo 4: Integração do terminal

O terminal integrado do VS Code é onde você executa scripts de treinamento, monitora GPUs e gerencia ambientes.

Configure-o corretamente:

jsoncCopy{
    "terminal.integrated.defaultProfile.osx": "zsh",
    "terminal.integrated.defaultProfile.linux": "bash",
    "terminal.integrated.fontSize": 13,
    "terminal.integrated.scrollback": 10000
}

Cortar de olhos úteis:

Os terminais divididos são úteis: um para executar o seu script, outro para monitorar a GPU com nvidia-smi -l 1ou watch -n 1 nvidia-smi- Não .

Passo 5: Desenvolvimento remoto (SSH em GPU Boxes)

Esta é a extensão mais importante para o trabalho de IA. Você executará treinamento em máquinas remotas (VMs em nuvem, servidores de laboratório, Lambda, Vast.ai).

Configuração:

1. Instale a extensão SSH remota (feita na etapa 2).
2. Pressão Ctrl+Shift+P(ou Cmd+Shift+P), o tipo "Remote-SSH: Conectar-se ao host".
3. Entrem .user@your-gpu-box-ip- Não .
4. O VS Code instala automaticamente o seu componente de servidor na máquina remota.

Para acesso sem senha, configure chaves SSH:

bashCopyssh-keygen -t ed25519 -C "your-email@example.com"
ssh-copy-id user@your-gpu-box-ip

Adicionar o host para ~/.ssh/configPara conveniência:

CopyHost gpu-box
    HostName 203.0.113.50
    User ubuntu
    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519
    ForwardAgent yes

Agora .Remote-SSH: Connect to Host > gpu-boxliga-se instantaneamente.

Alternativas

Cursor

cursor.comé um fork VS Code com geração de código de IA incorporada. Ele usa o mesmo ecossistema de extensão e formato de configurações. Se você usar Cursor, tudo nesta lição ainda se aplica. Importa o mesmo settings.jsonE ...extensions.json- Não .

Windsurf

windsurf.comA mesma história: as mesmas extensões, o mesmo formato de configurações, o mesmo suporte de Remote SSH.

Vim/Neovim

Se você já usa Vim ou Neovim e é produtivo nele, fique lá. A configuração mínima para o trabalho da AI Python:

• pyrightou pylsppara controlo de tipo (via instalação manual ou de maçonaria)
• nvim-lspconfigpara integração de servidores de linguagem
• jupyter-vimou molten-nvimpara execução de tipo notebook
• telescope.nvimpara a pesquisa de arquivos/símbolos
• none-ls.nvimcom preto e ruff para formatagem/limpação

Se você ainda não usa o Vim, não comece agora. A curva de aprendizagem irá competir com o aprendizado de engenharia de IA. Use o código VS.

Usá-lo

Com esta configuração, o seu fluxo de trabalho diário parece:

1. Abra a pasta do projeto no VS Code (ou conecte através do Remote SSH a uma caixa de GPU).
2. Escreva Python no editor com autocompleto, sugestões de digitação e erros de linha.
3. Execute os portáteis do Jupyter em linha com a extensão do Jupyter.
4. Usar o terminal integrado para os scripts de formação,uv pip install, e monitoramento de GPU.
5. Revisar as alterações com GitLens antes de se comprometer.

Exercícios

1. Instalar o código VS e todas as extensões listadas na etapa 2
2. Copie o settings.jsonA partir desta lição, para a configuração do código VS
3. Abra um arquivo Python e verifique se Pylance mostra dicas de tipo e formatos em preto no save
4. Se você tem acesso a uma máquina remota, configure Remote SSH e abra uma pasta nela

Termos-chave

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.