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目标

• 明确整个教程能学到什么、怎么学
• 在本地或云端成功跑通第一个 Transformer Demo
• 配置好后续章节统一使用的 Python 环境与常用工具

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0.1 学习路线图与成果预览

阶段	关键词	主要成果
0	环境、体验	成功生成一首英文小诗并分享
1–3	注意力、编码器、解码器	能读懂并改写最小版 Transformer 代码
4–8	NLP / CV / 语音案例	至少掌握 3 个真实业务场景
9–10	LLM 微调、调优	能把开源大模型接入自有知识库
11	综合项目	发布一个可交互的迷你聊天助手

学习节奏建议：
配合“先跑通 ➜ 再深究 ➜ 马上改动”三步循环。

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0.2 必备工具安装与配置

0.2.1 Python 与 conda 环境

1. 安装 Miniconda（推荐）

   • 访问 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 选择对应系统安装包。
   • 全程“Next”，勾选 Add Miniconda to my PATH。

2. 创建独立环境（防止包冲突）

   conda create -n transformer-course python=3.10 -y
   conda activate transformer-course
   

0.2.2 PyTorch + CUDA

场景	命令
GPU（NVIDIA）	pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 （121 代表 CUDA 12.1；如驱动较老可换 cu118）
CPU-only	pip install torch torchvision
快速验证	python -c "import torch,platform;print('CUDA:',torch.cuda.is_available(), 'GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"

Tips：

• 如果本机无 GPU 或配置复杂，可跳过 CUDA，直接用 Google Colab 或 Kaggle Notebook。
• 后续代码全部兼容 CPU，运行会慢一些但不影响学习。

0.2.3 其他常用包一次装齐

pip install transformers datasets accelerate sentencepiece einops tqdm jupyterlab

transformers ≥ 4.40，datasets ≥ 2.19 可保证后续示例一致。

0.2.4 IDE 与插件

工具	作用	推荐插件
VS Code	轻量级开发	Python, Jupyter, GitLens
PyCharm Community	全功能 IDE	IdeaVim (可选)
JupyterLab	快速试验笔记	jupyterlab-vim, jupyterlab_code_formatter

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0.3 云端方案：Colab & Hugging Face Spaces

方案	免费 GPU	主要步骤
Google Colab	T4 / L4 / A100（随机）	打开 https://colab.research.google.com/, 选择 GPU；!pip install transformers==4.40.0
Kaggle Notebook	T4	打开 https://www.kaggle.com/code, Settings → GPU → On
Hugging Face Spaces	CPU（免费）|GPU（付费）	New Space → Gradio / Streamlit → 部署 Chat Demo

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0.4 第一个“小成就”——一行代码生成英文小诗

1. 在终端或 Colab 执行：

   from transformers import pipeline
   generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
   print(generator("In the quiet night, ", max_length=30, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"])
   

2. 输出示例

   In the quiet night,  the stars wane like fading
   flowers of silver dust, and the slow river hums a lullaby.
   

3. 动手试试

   • 把 model="gpt2" 改为 "distilgpt2" 或 "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"（需要 ≥ 16 GB 显存）
   • 调整 max_length、temperature，观察文本风格变化。

4. 作业

   • 把生成的诗翻译成中文；

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0.5 常见安装问题与排查

症状	可能原因	解决办法
torch.cuda.is_available() == False	CUDA 版本不匹配	nvidia-smi 查看驱动；对应安装 PyTorch cuXXX 版本
ImportError: libc10.so	环境里存在旧的 torch	pip uninstall torch -y && pip cache purge && pip install torch==2.2.1
下载模型速度慢	Hugging Face 默认源在国外	配置清华镜像：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
Colab 无法安装特定版本	Colab 自带 torch 版本冲突	pip install --upgrade --force-reinstall torch==2.2.1

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0.6 本章小结与思考题

本章收获

• 完成 Python & conda 环境 + PyTorch + Transformers 安装
• 跑通了第一个文本生成示例，初步体验注意力模型魔力
• 熟悉了 GPU/CPU 选择与云端替代方案

思考题

1. 为什么 GPU 对深度学习训练速度提升明显？请用“矩阵并行计算”的角度简述。
2. 如果只能使用 CPU，该如何通过“梯度累积”或“模型裁剪”完成大模型微调？写出你的方案思路。
3. 试着把“小诗”生成任务封装成一个命令行脚本 generate_poem.py，支持 --prompt, --length 参数，并上传到 GitHub。

以上内容准备就绪后，即可进入 第 1 部分 “前置知识简介” —— 我们将真正开始拆解注意力机制！祝顺利 ❤️