Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/ai-engineering-from-scratch
ai-engineering-from-scratch
Học AI Engineering! Học nó. Xây dựng nó. Phát hành nó cho người khác.
Chạy đượcnguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonMITcommit a56b4b8ad43a
Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: agents, ai, ai agents, ai engineering, computer vision, course, deep learning và dsh.
ai-engineering-from-scratch chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 8 phút, gặp 4 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.
Python dependencies installed in ./venv. Site builds and generates complete SEO data for 556 lessons across 20 phases. All 523 lessons pass structural audit. 19 certification lessons with 77+ tests pass. 57 site integration tests pass. 4 API endpoints serve correct responses. Lesson code runs end-to-end across math, ML, deep learning, transformers, NLP, LLMs, tools/protocols, and agents.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo
Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 100 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).
Tóm tắt
Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.
Những gì đã đo
Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.
Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent
Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.
- pip install failed: externally-managed-environment7 phút
- rustc not found in container
- julia not found in container
- Node.js v18.19.1 (verify.ts requires v20+)
- Thời gian cài đặt
- 8 phút
- Từ máy sạch đến khi xong
- 25 phút
- Lỗi gặp và đã sửa
- gặp 4, tự sửa 4 mà không cần người giúp
- Cách chứng minh kết quả
- node site/build.js exits 0 generating 556 lesson SEO entries; python3 scripts/audit_lessons.py reports 523/0; 57 site tests pass (43 build artifacts + 11 learning paths + 3 routes); certification tests pass across all 19 lessons (77+ tests); lesson code executes correctly (vectors, perceptron, backprop, linear regression, transformers, BPE tokenization, agent loop, MCP server, LLM pre-training, PyTorch MNIST training)
- Số token model đã dùng
- 174.997
- Commit chính xác đã test
- a56b4b8ad43a
- Container image
- sha256:cdd920bce783
Những gì chưa đo
Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.
- Bộ nhớ GPU cao nhất
- lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
- Hoạt động khi chạy lâu
- mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Xem phiên làm việc
Toàn bộ lần chạy, từ máy sạch, đúng tốc độ thực tế. Không cắt và không tua nhanh đoạn nào.
Bản ghi của lần thử 1, chạy ngày . Kết luận ở trên đến từ một lần thử khác, nên hãy xem đây là một phiên làm việc, không phải kết quả hiện tại. Bản terminal recording dùng để làm video này là bằng chứng, được lưu với dấu vân tay sha256; video chỉ là bản dựng từ nó. Không có gì tải từ trang chứa video cho tới khi bạn bấm phát.
Đoạn cuối của bản ghi
Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.
174,997 Here's my comprehensive assessment: The repository works well overall. The site builds, all 523 lessons pass audit, lesson code runs co… **Installation**: Python deps installed in a venv (externally-managed environment on the host pip).… **Verification executed**: - `node site/build.js` — site builds, 556 lessons in SEO manifest - `python3 scripts/audit_lessons.py` — 523 lessons, 0 issues - `python3 scripts/audit_certifications.py` — 33 lessons, 8 assessments, 0 issues - All 43 `test_build_artifacts.js` tests + 11 `test_learning_paths.js` + 3 `test_static_preview_rou… - Lesson code runs: linear algebra, linear regression, perceptron/XOR, multi-layer networks, backpr… - All 19 certification lessons run + their test suites pass - API endpoints respond: markdown 200, lesson 308, certification 200
Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.
Cách test
Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.
Điểm mạnh và giới hạn
Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.
Những gì suôn sẻ
- Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
- Tự khắc phục cả 4 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
- Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
- Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
- Đã đo 4 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.
Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết
- Mất 8 phút để cài đặt, chậm hơn trung vị của 37 dự án tương đương mà Argusic đã đo.
Trong 38 dự án agents mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, ai-engineering-from-scratch đứng thứ 20 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 25 trên 38 dự án đạt được trạng thái đó.
Phù hợp để dùng cho
- Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
- Đánh giá nhanh: nó đã chạy 8 phút sau khi clone.
Cũng đã test, cùng lĩnh vực
Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.
Lịch sử chạy
Chủ đề (từ GitHub)
agentsaiai-agentsai-engineeringcomputer-visioncoursedeep-learningdshfrom-scratchgenerative-aillmmachine-learningmcppythonreareinforcement-learningrusttransformerstutorialtypescript
Nhúng badge
Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.
[](https://argusic.com/subject/ai-engineering-from-scratch)Câu hỏi
- ai-engineering-from-scratch có chạy được không?
- Có. ai-engineering-from-scratch chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 8 phút, gặp 4 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
- Argusic đã test ai-engineering-from-scratch như thế nào?
- Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit a56b4b8ad43a. Có 4 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
- Test ai-engineering-from-scratch tốn bao nhiêu?
- Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,16 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
- Cài đặt ai-engineering-from-scratch mất bao lâu?
- 8 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
- ai-engineering-from-scratch có cần GPU không?
- Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
- Cài đặt ai-engineering-from-scratch thì gặp lỗi gì?
- 4 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 4 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
- ai-engineering-from-scratch so với các lựa chọn khác thế nào?
- Trong 38 dự án agents mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, ai-engineering-from-scratch đứng thứ 20 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 25 trên 38 dự án đạt được trạng thái đó.
- Bằng chứng cho ai-engineering-from-scratch ở đâu?
- Cả 4 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.