企业官网建设流程全解析

给自己写的。

原链接（也是翻译国外版）：fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh: Agent工程师最全学习路径 · 从零精通 AI 工程 · 20 阶段 503 课 · 中文全量翻译 + 配套站点 · 如何成为 AI Agent 工程师的修成指南

原原链接：

rohitg00/ai-engineering-from-scratch: Learn it. Build it. Ship it for others.

一、前置

没用过macbook，不过最好还是linux，轻薄本都行，最好独显英伟达，可以没有独显。

windows本：最佳平衡WSL 2 + Ubuntu。（优势：享受完整ROCm软件栈，支持最新AI框架和库。限制：因虚拟化存在约10-15%的性能损耗。）

win10：按下Win + R键，输入winver并回车，在弹出的窗口中确认你的系统版本不低于1903，且内部版本号不低于18362.1049。

在BIOS/UEFI设置中开启虚拟化技术（在AMD CPU上通常名为SVM Mode）。

【如何进入并检查BIOS：

1. 重启电脑，在开机画面出现时，根据屏幕提示反复按下Del/F2/F10键（不同品牌主板按键不同）进入BIOS设置界面。

2. 在“高级”或“Configuration”等菜单中找到“SVM Mode”（amd cpu才叫这个），确保其状态为“Enabled”（启用）。

3. 按F10保存并退出。】

管理员powershell 窗口输入：

（后面用PS指代“管理员模式打开powershell窗口）

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

重启电脑；

（只要你电脑进了系统，c盘默认有远古版本wsl，只能在PS中先更新wsl，再迁移到D盘；

为什么需要分盘＋迁移？

系统崩溃只需要重装系统格式化C盘，D盘不用动，不然又是一两天配环境。）

PS：

mkdir D:\WSL\Ubuntu
mkdir D:\Projects

wsl --update
wsl --version

#看到版本号说明正确

修改Windows DNS设置：

1. 在任务栏的网络图标上右键，选择“打开‘网络和Internet’设置”。

2. 点击“更改适配器选项”，找到你当前正在使用的网络（Wi-Fi或以太网），右键选择“属性”。

3. 找到并双击“Internet 协议版本 4 (TCP/IPv4)”。

4. 勾选“使用下面的 DNS 服务器地址”，然后将首选DNS服务器设置为国内常用的公共DNS，例如：223.5.5.5（阿里云DNS），备选DNS服务器可设置为114.114.114.114。

5. 点击“确定”保存设置，win+r cmd回车ipconfig /flushdns刷新DNS缓存。

PS：

wsl --install -d Ubuntu --location D:\WSL\Ubuntu

弹窗设好用户名（比如lovaska）后，窗口中一般用户名和装系统用户名一样，设置一下密码回车，有一个是否把自己信息上传给公司研究，y回车-同意，n回车-不同意。

自动进入PS窗口中的ubuntu界面：

lovaska@DESKTOP-XXX:~$

看到用户名@...：~$说明成功。

在 Ubuntu 里把“工作起点”锁死

在PS中的ubuntu界面里面先输入：

# 代码统一放这里 -p确保运行，~/确保主目录
mkdir -p ~/projects

# 以后每次进 WSL 自动到这里
echo 'cd ~/projects' >> ~/.bashrc

（>>是“追加重定向符号”，把左边命令的输出，追加写入到右边的文件中，而不覆盖原内容。）

（WSL系统实体文件：D:\WSL\Ubuntu\ext4.vhdx，

ubuntu开启时windows侧文件资源管理器输入\\wsl$\Ubuntu\home\lovasuka看根目录，

ubuntu侧输入ls /mnt/d/看D盘根目录）

二、开始配环境

1.uv,python

开始菜单点ubuntu进入窗口，ubuntu:{

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

#之后每次打开Ubuntu界面都可以直接用uv

uv python install 3.12 uv venv source .venv/bin/activate uv pip install numpy matplotlib jupyter

python

#进入写python代码界面，新手每行一回车，

import sys
print(f"Python {sys.version}") #Python 3.12.x

import numpy as np
print(f"NumPy {np.__version__}") #NumPy 1.xx.x
a = np.array([1, 2, 3])
print(f"Vector: {a}, dot product with itself: {np.dot(a, a)}") #Vector: [1 2 3], dot product with itself: 14

#有print结果就正常

exit（）#每行回车，推到Ubuntu界面

}

（写成.py文件再运行

1. 在项目目录里创建一个文件ubuntu：nano verify1.py

2. 粘贴代码，保存（Ctrl + O→ 回车 →Ctrl + X）

3. 运行：ubuntu：python verify.py ）

2.用 pnpm 配置 Node.js

fnm 官方安装源暂时不可访问fnm 官方安装源暂时不可访问，直接装 Node 22，装完补上再配，

ubuntu:

# 1. 添加 NodeSource 22（Ubuntu 专用）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -

# 2. 安装 Node.js
sudo apt update
sudo apt install -y nodejs

#输入Ubuntu之前设置密码安装

# 3. 验证
node -v
npm -v

#安装 pnpm

sudo npm install -g pnpm
pnpm -v

#最终验证，显示Node v22.x.x说明成功

node -e "console.log('Node', process.version)"

“我这 pnpm是后面装的，将来哪怕再装 fnm / nvm / 多版本 Node，是否与用pnpm配置node安装一样能管理多版本node？”

（不依赖 package.json 的「最干净验证」）

ubuntu：

head -1 "$(which pnpm)"

• 如果看到#!/usr/bin/env node✅ 完美（说明它动态找 PATH 里的 node，将来换版本零后遗症）

• 如果看到写死的#!/usr/bin/node之类 ⚠️ 才是需要注意

3.rust

ubuntu：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

#进入安装程序，按回车等于平时软件安装图形界面点下一步，

#看到Rust is installed now. Great! 说明安装成功

#让rust立刻生效

source "$HOME/.cargo/env"

rustc --version
cargo --version

#显示rustc 1.8x.x cargo 1.8x.x成功

4.Julia（可选）

ubuntu：

curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

#回车安装下一步

julia -e 'println("Julia ", VERSION)'

#Julia 1.12.6

5.显卡为9070xt，不是英伟达显卡，

ubuntu：

#先跳过 GPU，用 CPU 版 PyTorch 继续学教程

# 确保 uv 虚拟环境已激活
source .venv/bin/activate

# CPU 版 PyTorch
uv pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

验证：

python：

import torch print("PyTorch:", torch.__version__) print("CUDA available:", torch.cuda.is_available()) # 张量运算照样跑，只是用 CPU x = torch.randn(3, 3) print("Works:", x @ x.T)

验证结果：【

PyTorch: 2.12.0+cpu CUDA available: False Works: tensor([[ 4.6298, 1.7297, -0.5602], [ 1.7297, 0.9231, -0.1046], [-0.5602, -0.1046, 0.1336]])

】

6.验证一切

github导入项目，

ubuntu：

# 运行官方验证脚本
python phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py

后续都是将怎么导入项目的，高手止步。

原项目大，用ubuntu导入每次github中断，

下载原链接zip文件，我的edge浏览器下载文件路径为：D:\EdgeDownloads，用Location代替，

zip名为：ai-engineering-from-scratch-zh-main.zip，用Doc代替，

ubuntu：

cd ~

cp /mnt/Location/Doc ~/

sudo apt install unzip

#输入密码下载unzip

unzip Doc

#重命名为正确目录名

mv ai-engineering-from-scratch-zh-main ai-engineering-from-scratch-zh

#验证仓库完整性

cd ~/ai-engineering-from-scratch-zh
ls

#至少有phases/ scripts/ outputs/ README.md requirements.txt

#确认 verify 脚本存在：main.rs verify.py verify.ts

ls phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/

#到文件目录

cd ~/ai-engineering-from-scratch-zh

# 激活你之前创建的虚拟环境
source ~/.venv/bin/activate

# 运行官方验证脚本
python phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py

#结果为：【

=== AI Engineering from Scratch — Environment Check ===

Core:
[PASS] Python 3.10+ (Python 3.12.13 (main, Jun 2 2026, 22:27:15) [Clang 22.1.3 ])
[PASS] NumPy
[PASS] Matplotlib
[PASS] Jupyter
[PASS] Git
[PASS] Node.js
[FAIL] Rust (cargo)

GPU (optional):
[PASS] PyTorch
[FAIL] CUDA

Result: 6/7 core checks passed, 1/2 GPU checks passed

Fix the failed checks above, then run this script again. 】

这是verify 脚本的检测逻辑太严格，不是环境的问题。

你的 Rust 已经装好了 ，只是脚本找不到cargo命令。

ubuntu：

which cargo

#显示/home/lovasuka/.cargo/bin/cargo说明rust在

sudo ln -sf ~/.cargo/bin/cargo /usr/local/bin/cargo
sudo ln -sf ~/.cargo/bin/rustc /usr/local/bin/rustc

cd ~/ai-engineering-from-scratch-zh
source ~/.venv/bin/activate
python phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py

显示：【

】

7.阅读

ubuntu:

cd ~/ai-engineering-from-scratch-zh

# 打开第一课（中文）
less phases/01-math-foundations/01-linear-algebra/docs/zh.md