大模型入门-day2-PyTorch 和 Transformers

以下是针对“第 2 天：Python 与环境准备（5 小时）”的学习指导内容，我会根据你的描述（学习 Python 基础、安装 Anaconda、搭建环境、使用 Google Colab）设计一个清晰、可执行的计划，用新手友好的语言和步骤来引导你完成当天的目标。

学习目标

1. Python 基础：掌握变量、列表和函数的基本用法，能写简单代码。
2. 环境准备：安装 Anaconda，搭建 PyTorch 或 TensorFlow，以及 Hugging Face Transformers。
3. 实践：用 Google Colab 跑一个简单的 Python 程序，避免本地配置麻烦。

学习时间分配（5 小时）

• 1.5 小时：学习 Python 基础（变量、列表、函数）。
• 1.5 小时：安装 Anaconda 并理解基本用法。
• 1.5 小时：搭建环境（PyTorch/TensorFlow + Hugging Face Transformers）。
• 0.5 小时：用 Google Colab 验证环境，跑一个示例代码。

详细学习内容

1. 学习：Python 基础（1.5 小时）

• 目标：理解编程基本概念，能写简单代码。
• 具体内容：
• 变量（Variables）：
• 变量就像“盒子”，用来装东西（数字、文字等）。
• 示例：python
• name = "Alice" # 字符串 age = 25 # 整数 print(name, age) # 输出: Alice 25
• 练习：定义 3 个变量（你的名字、年龄、喜欢的数字），打印出来。
• 列表（Lists）：
• 列表是一个“购物清单”，可以装多个东西。
• 示例：python
• fruits = ["apple", "banana", "orange"] print(fruits[0]) # 输出: apple（从 0 开始数） fruits.append("grape") # 添加新东西 print(fruits) # 输出: ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']
• 练习：创建一个列表，包含 4 个你喜欢的食物，打印第 2 个和整个列表。
• 函数（Functions）：
• 函数像一个“机器”，输入东西，输出结果。
• 示例：python
• def greet(name): return "Hello, " + name print(greet("Bob")) # 输出: Hello, Bob
• 练习：写一个函数，输入数字，返回它的两倍。
• 学习建议： 用在线工具（如 Replit 或 Google Colab）边学边试。 推荐资源：YouTube 上“Python for Beginners”（如 freeCodeCamp 的 30 分钟教程）。

2. 任务：安装 Anaconda（1.5 小时）

• 目标：安装一个管理 Python 环境的工具，方便后续安装库。
• 步骤： 下载 Anaconda： 去官网（https://www.anaconda.com/），下载适合你系统的版本（Windows/Mac/Linux）。 选择 Python 3.x 版本（比如 3.9 或 3.11）。 安装： 双击安装文件，按提示走（建议选“Add to PATH”选项，方便命令行使用）。 安装时间大约 5-10 分钟。 验证： 打开“Anaconda Prompt”（Windows）或终端（Mac/Linux）。 输入 conda --version，如果显示版本号（比如 conda 23.7.4），说明成功。 基本命令： 创建新环境：conda create -n myenv python=3.9（myenv 是环境名）。 激活环境：conda activate myenv。 退出环境：conda deactivate。
• 学习建议： Anaconda 像一个“工具箱”，帮你管理 Python 和各种库。 遇到问题（如下载慢），可以搜“Anaconda 安装教程”看视频。

3. 任务：搭建环境（PyTorch 或 TensorFlow，Hugging Face Transformers）（1.5 小时）

• 目标：安装大模型开发需要的库。
• 选择框架：
• PyTorch：更灵活，适合研究，推荐新手用。
• TensorFlow：更工业化，生态丰富，也可以选。
• 这里以 PyTorch 为例（TensorFlow 类似）。
• 步骤：
• 激活环境：
• 在 Anaconda Prompt 输入：conda activate myenv。
• 安装 PyTorch：
• 去 PyTorch 官网（https://pytorch.org/），用交互式工具选配置。
• 示例命令（无 GPU，CPU 版）：bash
• conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
• 验证：进入 Python（输入 python），然后：python
• import torch print(torch.__version__) # 输出版本号，如 2.1.0
• 安装 Hugging Face Transformers：
• 在同一环境输入：bash
• pip install transformers
• 验证：python
• from transformers import pipeline print("Transformers 安装成功！")
• 注意：
• 下载可能需要几分钟，确保网络稳定。
• 如果用 GPU，需额外装 CUDA（PyTorch 官网有说明）。

4. 资源：Google Colab 免费教程（0.5 小时）

• 目标：用免费云端环境跑代码，避免本地配置麻烦。
• 步骤：
• 打开 Google Colab： 访问 https://colab.research.google.com/，登录 Google 账号。 点击“New Notebook”创建一个新文件。
• 测试 Python：
• 输入以下代码并运行（点击播放按钮）：python
• name = "World" print(f"Hello, {name}!")
• 输出：Hello, World!
• 测试 Transformers：
• Colab 自带 PyTorch 和基本库，只需安装 Transformers：python
• !pip install transformers from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") result = classifier("I love learning Python!") print(result) # 输出情感分析结果
• 优点：
• 免费 GPU 支持（选“Runtime > Change runtime type > GPU”）。
• 无需本地安装，直接用浏览器跑代码。

学习成果

• Python：能写变量、列表、函数的小程序。
• Anaconda：安装成功，能创建和激活环境。
• 环境：本地装好 PyTorch 和 Transformers，或者用 Colab 跑通示例。
• 验证：跑一个情感分析代码，输出结果。

建议与资源

• 资源： Python 基础：freeCodeCamp YouTube“Python for Beginners”。 Anaconda 安装：官网文档或 B 站搜索“Anaconda 安装教程”。 Colab 教程：Google 官方 Colab 入门（https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb）。
• 遇到问题： Google 错误信息（如“pip install 失败”），通常有解决方案。 问我也可以，我帮你 debug！

任务小结

1. 写一个 Python 函数，输入名字，输出问候语。
2. 在 Anaconda 中创建环境，装 PyTorch 和 Transformers。
3. 在 Colab 跑一个情感分析示例，截图结果。

完成这些，你就为后续大模型学习打好基础了！有什么问题随时告诉我，我会帮你一步步解决。