5分钟快速开始AI Engineering Hub
AI Engineering Hub是一个包含93+生产就绪项目的AI工程资源库，帮助您快速上手大语言模型、RAG和智能体等应用。
环境要求
支持的操作系统
运行环境
所需工具
克隆仓库
操作步骤
克隆仓库
使用Git克隆项目到本地，获取所有代码和资源。
git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub.git预期结果：Cloning into 'ai-engineering-hub'... 完成后显示 'done' 或类似消息。
确保网络连接正常，如果速度慢可尝试使用镜像或代理。
安装依赖
进入项目目录并安装Python依赖包，以运行Jupyter Notebook项目。
cd ai-engineering-hubpip install -r requirements.txt预期结果：Successfully installed ... 显示安装成功的包列表，无错误信息。
建议使用虚拟环境（如venv）以避免包冲突。如果requirements.txt不存在，可先运行 'pip install jupyter notebook streamlit' 安装基础工具。
运行一个简单项目
启动一个入门级项目，例如OCR应用，快速体验效果。
cd beginner_projects/ocr_visionstreamlit run llama_ocr_app.py预期结果：在浏览器中打开本地URL（如 http://localhost:8501），显示OCR应用界面，可上传图片并提取文本。
如果找不到具体文件，请查看README中的项目列表，选择任意一个beginner项目，按照其说明运行。
验证成功
成功运行一个项目并看到交互界面，表示环境配置正确。
快速提示
从Beginner Projects开始，如OCR或简单RAG，避免直接尝试高级项目。
使用Ollama等工具本地运行模型，减少API依赖和成本。
查看项目内的README或注释，获取具体运行命令和参数。
常见问题
pip安装失败或报错
升级pip：'pip install --upgrade pip'，或使用Python虚拟环境隔离依赖。
Streamlit应用无法启动或显示错误
检查端口是否被占用，尝试 'streamlit run app.py --server.port 8502' 更换端口。
找不到项目文件或路径错误
使用 'ls' 或 'dir' 查看目录结构，参考README中的项目列表定位文件。
下一步
探索更多项目
根据技能水平，尝试Intermediate或Advanced项目，如智能体工作流或模型微调。
订阅Newsletter
获取免费电子书和最新教程，持续学习AI工程实践。
贡献代码
Fork仓库并提交PR，添加新项目或改进现有内容。
相关项目推荐
jackfrued/Python-100-Days
Python - 100天从新手到大师
langchain-ai/langchain
🦜🔗 构建情境感知推理应用程序 🦜🔗
microsoft/generative-ai-for-beginners
21堂课带你入门生成式AI开发
microsoft/ML-For-Beginners
12周、26节课、52个测验，面向所有人的经典机器学习课程
rasbt/LLMs-from-scratch
使用PyTorch从零开始逐步实现类ChatGPT大型语言模型
CompVis/stable-diffusion
潜在文本到图像扩散模型