Phase 00: Setup & Tooling

Thiết lập trình biên tập

Type: Build

Languages: --

Prerequisites: Phase 0, Lesson 01

Time: ~20 minutes

Mục tiêu học tập

• Lắp đặt VS Code với các phần mở rộng thiết yếu cho Python, Jupyter, linting và SSH từ xa
• Thiết lập định dạng trên lưu, kiểm tra kiểu và cuộn sản xuất notebook cho các workflow AI
• Thiết lập Remote SSH để chỉnh sửa và gỡ lỗi mã trên máy GPU từ xa như thể chúng là địa phương
• Đánh giá các lựa chọn thay thế của biên tập viên (Cursor, Windsurf, Neovim) và sự thỏa hiệp của chúng cho công việc AI

Vấn đề

Bạn sẽ dành hàng ngàn giờ trong biên tập viên của mình viết Python, chạy sổ ghi chép, gỡ lỗi vòng đào tạo và SSH vào các hộp GPU. Một biên tập viên không được cấu hình đúng cách biến mỗi phiên thành chi phối: không hoàn thành tự động, không có gợi ý kiểu chữ, không có lỗi đường thẳng, định dạng thủ công và một dòng công việc cuối cùng khó xử lý.

Việc thiết lập đúng cách mất 20 phút, bỏ qua nó sẽ tốn 20 phút mỗi ngày.

Khái niệm

Một thiết lập biên tập kỹ thuật AI cần năm điều:

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"]

Hãy xây dựng nó

Bước 1: Lắp đặt mã VS

VS Code là trình chỉnh sửa được khuyến cáo. Nó miễn phí, chạy trên mọi hệ điều hành, có hỗ trợ máy tính xách tay Jupyter hạng nhất, và hệ sinh thái mở rộng bao gồm tất cả mọi thứ bạn cần cho công việc AI.

Tải nó từ code.visualstudio.com- Tôi không biết.

Kiểm tra từ đầu cuối:

bashCopycode --version

Nếucodekhông được tìm thấy trên macOS, mở VS Code, nhấn Cmd+Shift+P, gõ "Shell Command", và chọn "Install 'code' command in PATH".

Bước 2: Lắp đặt các tiện ích mở rộng cần thiết

Mở đầu cuối tích hợp trong mã VS (` Ctrl+`` trên mọi nền tảng) và cài đặt các phần mở rộng quan trọng cho công việc AI:

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

Mỗi người làm gì:

Lưu tậpcode/.vscode/extensions.jsontrong bài học này chứa danh sách khuyến nghị đầy đủ. Khi bạn mở thư mục dự án, VS Code sẽ yêu cầu bạn cài đặt chúng.

Bước 3: Cài đặt cài đặt

Tải lại cài đặt từ code/.vscode/settings.jsontrong bài học này, hoặc áp dụng chúng bằng tay qua Settings > Open Settings (JSON)- Tôi không biết.

Các thiết lập chính cho công việc AI:

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

Tại sao chúng quan trọng:

• Type checking on basic: Nhận sai các loại lập luận trước khi bạn chạy. Giữ thời gian gỡ lỗi trên các sự không phù hợp hình dạng tensor và các tham số API sai.
• Format on saveĐừng bao giờ nghĩ về định dạng nữa.
• Rulers at 88 and 120: Mở màu đen ở 88. Các dấu hiệu 120 cho thấy khi các chuỗi tài liệu và bình luận đang trở nên quá dài.
• Notebook output scrolling: Các vòng huấn luyện in hàng ngàn dòng.
• Auto-save: Bạn sẽ quên lưu. kịch bản huấn luyện của bạn sẽ chạy mã lỗi thời. tự động lưu ngăn chặn điều đó.

Bước 4: Kết hợp đầu cuối

Các kết nối kết nối của VS Code là nơi bạn chạy các kịch bản đào tạo, giám sát GPU, và quản lý môi trường.

Đặt nó đúng cách:

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

Các đường tắt hữu ích:

Các thiết bị kết thúc chia sẻ hữu ích: một để chạy kịch bản của bạn, một để theo dõi GPU với nvidia-smi -l 1hoặc watch -n 1 nvidia-smi- Tôi không biết.

Bước 5: Phát triển từ xa (SSH vào GPU Box)

Đây là phần mở rộng quan trọng nhất cho công việc AI. Bạn sẽ chạy đào tạo trên máy tính từ xa (hình máy ảo đám mây, máy chủ phòng thí nghiệm, Lambda, Vast.ai). Remote SSH cho phép bạn mở hệ thống tập tin từ xa, chỉnh sửa tập tin, chạy các thiết bị kết thúc và gỡ lỗi như thể mọi thứ đều là địa phương.

Thiết lập:

1. Thiết lập phần mở rộng SSH từ xa (được thực hiện trong bước 2).
2. Báo Ctrl+Shift+P(hoặc Cmd+Shift+P), nhập "Remote-SSH: Connect to Host".
3. Nhập vàouser@your-gpu-box-ip- Tôi không biết.
4. VS Code cài đặt thành phần máy chủ của nó trên máy từ xa tự động.

Để truy cập không mật khẩu, thiết lập khóa SSH:

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

Thêm host vào ~/.ssh/configĐể thuận tiện:

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

Giờ thìRemote-SSH: Connect to Host > gpu-boxkết nối ngay lập tức.

Các lựa chọn thay thế

Cursor

cursor.comlà một chiếc vc code fork với bộ tạo mã AI tích hợp. Nó sử dụng cùng một hệ sinh thái mở rộng và định dạng cài đặt. Nếu bạn sử dụng cursor, tất cả mọi thứ trong bài học này vẫn áp dụng. nhập cùng settings.jsonvà extensions.json- Tôi không biết.

Windsurf

windsurf.comlà một cái khác của AI đầu tiên VS Code fork. cùng một câu chuyện: cùng một phần mở rộng, cùng một định dạng cài đặt, cùng một hỗ trợ Remote SSH.

Vim/Neovim

Nếu bạn đã sử dụng Vim hoặc Neovim và có năng suất trong nó, hãy ở lại đó.

• pyrighthoặc pylspcho kiểm tra loại (via Mason hoặc cài đặt thủ công)
• nvim-lspconfigcho việc tích hợp máy chủ ngôn ngữ
• jupyter-vimhoặc molten-nvimcho việc thực hiện giống như sổ ghi chép
• telescope.nvimcho tìm kiếm tệp/chữ liệu
• none-ls.nvimVới màu đen và ruff để định dạng/linting

Nếu bạn chưa sử dụng Vim, đừng bắt đầu ngay bây giờ. cong học sẽ cạnh tranh với việc học kỹ thuật AI. Sử dụng VS Code.

Sử dụng nó

Với thiết lập này, dòng công việc hàng ngày của bạn sẽ trông như:

1. Mở thư mục dự án trong VS Code (hoặc kết nối qua Remote SSH với một hộp GPU).
2. Viết Python trong trình chỉnh sửa với tự hoàn thành, gợi ý đánh dấu và lỗi trong dòng.
3. Đưa sổ ghi chép Jupyter theo chiều dài của Jupyter.
4. Sử dụng thiết bị kết hợp để viết kịch bản đào tạo,uv pip install, và giám sát GPU.
5. Xem lại các thay đổi với GitLens trước khi cam kết.

Các bài tập

1. Lắp đặt mã VS và tất cả các tiện ích mở rộng được liệt kê trong bước 2
2. Tải lại settings.jsontừ bài học này vào cấu hình VS Code của bạn
3. Mở một tệp Python và xác minh rằng Pylance hiển thị các gợi ý kiểu và định dạng đen trên lưu
4. Nếu bạn có quyền truy cập vào máy tính từ xa, thiết lập Remote SSH và mở một thư mục trên nó

Các điều khoản chính

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.