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Sant'Clear Ali fd780a244f Translated README, setup files, week1/day1.ipynb and week1/scraper.py into Brazilian Portuguese.

2025-10-28 22:36:18 -03:00

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LLM Engineering - Domine IA e LLMs

Novas instruções de configuração para PC, Mac e Linux

Estas são as instruções de configuração da nova versão do curso a partir de outubro de 2025. Para as versões originais (Anaconda), consulte os outros arquivos deste diretório correspondentes à sua plataforma.

Se você estiver visualizando isto no Cursor, clique com o botão direito no nome do arquivo no Explorer à esquerda e selecione "Open preview" para ver a versão formatada.

Bem-vindas e bem-vindos, engenheiras e engenheiros de LLM em formação!

Preciso confessar logo de início: configurar um ambiente poderoso para trabalhar na linha de frente da IA não é tão simples quanto eu gostaria. Para a maioria das pessoas, estas instruções funcionarão muito bem; mas, em alguns casos, por qualquer motivo, você pode esbarrar em um problema. Não hesite em pedir ajuda — estou aqui para colocar tudo em funcionamento rapidamente. Não há nada pior do que se sentir travado. Envie uma mensagem pela Udemy ou um e-mail e vou destravar a situação sem demora!

E-mail: ed@edwarddonner.com
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/eddonner/

Etapa 0 - Antes de começar - tratando dos "GOTCHAS" que derrubam muita gente

Ignore esta seção por sua conta e risco! 80% das dúvidas que recebo sobre a configuração são resolvidas por estes problemas comuns de sistema.

Quem usa PC: Permissões. Dê uma olhada neste tutorial sobre permissões no Windows. Se aparecer algum erro dizendo que você não tem direitos/permissões/capacidade de executar um script ou instalar software, leia isso primeiro. O ChatGPT pode explicar tudo o que você precisa saber sobre permissões no Windows.
Antivírus, firewall, VPN. Esses elementos podem atrapalhar instalações e o acesso à rede; tente desativá-los temporariamente quando necessário. Use o hotspot do seu celular para confirmar se o problema é realmente de rede.
Quem usa PC: o terrível limite de 260 caracteres para nomes de arquivos no Windows — aqui está uma explicação completa com a correção!
Quem usa PC: se você nunca trabalhou com pacotes de Data Science no seu computador, talvez precise instalar o Microsoft Build Tools. Aqui estão as instruções. Uma aluna também mencionou que estas instruções podem ajudar quem estiver no Windows 11.
Quem usa Mac: se está começando a desenvolver no Mac agora, talvez seja necessário instalar as ferramentas de desenvolvedor do Xcode. Aqui estão as instruções.
SSL e outros problemas de rede por causa de segurança corporativa: se você tiver erros de SSL, como falhas de conexão com API, qualquer problema de certificado ou erro ao baixar arquivos do Ollama (erro do Cloudflare), veja a pergunta 15 aqui.

ETAPA 1 - instalando git, diretório de projetos e Cursor

Esta é a única seção com passos separados para quem usa PC e para quem usa Mac/Linux! Escolha o seu bloco abaixo e, depois, volte aqui para a Etapa 2...

ETAPA 1 PARA QUEM USA PC:

Instale o Git (se ainda não estiver instalado):

Abra um novo prompt do Powershell (menu Iniciar >> Powershell). Se surgirem erros de permissão, tente abrir o Powershell clicando com o botão direito e escolhendo "Executar como administrador".
Execute o comando git e veja se ele responde com detalhes do comando ou com um erro.
Se aparecer erro, baixe o Git em https://git-scm.com/download/win
Execute o instalador e siga as instruções, aceitando as opções padrão (aperte OK várias vezes!)

Crie o diretório de projetos, se necessário

Abra um novo prompt do Powershell, conforme o passo anterior. Você deve estar no seu diretório pessoal, algo como C:\Users\SeuUsuario
Você já tem um diretório projects? Descubra digitando cd projects
Se aparecer erro, crie o diretório de projetos: mkdir projects e depois cd projects
Agora você deve estar em C:\Users\SeuUsuario\projects
Você pode escolher outro local conveniente, mas evite diretórios que estejam no OneDrive

Faça o git clone:

Digite o seguinte no prompt dentro da pasta projects:

git clone https://github.com/ed-donner/llm_engineering.git

Isso cria um novo diretório llm_engineering dentro da pasta de projetos e baixa o código da turma.
Execute cd llm_engineering para entrar nele. Esse diretório llm_engineering é o "diretório raiz do projeto".

Cursor Instale o Cursor, se necessário, e abra o projeto:

Visite https://cursor.com

Clique em Download for Windows. Execute o instalador. Aceite e mantenha os padrões em tudo.

Depois, abra o menu Iniciar, digite cursor. O Cursor será aberto e talvez você precise responder a algumas perguntas. Em seguida, deve aparecer a tela de "new window", onde você pode clicar em "Open Project". Se não aparecer, vá ao menu File >> New Window. Depois clique em "Open Project".

Localize o diretório llm_engineering dentro da sua pasta de projetos. Dê dois cliques em llm_engineering para visualizar o conteúdo dele. Em seguida, clique em Open ou Open Folder.

O Cursor deve então abrir o llm_engineering. Você saberá que deu tudo certo se vir LLM_ENGINEERING em letras maiúsculas no canto superior esquerdo.

ETAPA 1 PARA QUEM USA MAC/LINUX

Instale o Git (se ainda não estiver instalado):

Abra um Terminal. No Mac, abra uma janela do Finder e vá para Aplicativos >> Utilitários >> Terminal. No Linux, vocês praticamente vivem no Terminal... quase não precisam das minhas instruções!

Execute git --version e verifique se aparece um número de versão do git. Caso contrário, você deve ver orientações para instalá-lo, ou siga o gotcha nº 5 no topo deste documento.

Crie o diretório de projetos, se necessário

Abra uma nova janela do Terminal, como no passo anterior. Digite pwd para ver onde está. Você deve estar no seu diretório pessoal, algo como /Users/usuario
Você já tem um diretório projects? Verifique digitando cd projects
Se aparecer erro, crie o diretório de projetos: mkdir projects e depois cd projects
Se você rodar pwd agora, deve estar em /Users/usuario/projects
Você pode escolher outro local conveniente, mas evite diretórios que estejam no iCloud

Faça o git clone:

Digite o seguinte no prompt dentro da pasta projects:

git clone https://github.com/ed-donner/llm_engineering.git

Isso cria um novo diretório llm_engineering dentro da sua pasta de projetos e baixa o código da turma.
Execute cd llm_engineering para entrar nele. Esse diretório llm_engineering é o "diretório raiz do projeto".

Cursor Instale o Cursor, se necessário, e abra o projeto:

Visite https://cursor.com

Clique em Download for Mac OS ou para Linux. Em seguida, execute o instalador. Aceite e mantenha os padrões em tudo.

Depois, procure por Cursor (Spotlight, menu Iniciar etc.). O Cursor será aberto e talvez apareçam algumas perguntas. Em seguida, você deverá ver a tela de "new window", onde pode clicar em "Open Project". Se não aparecer, vá ao menu File >> New Window e clique em "Open Project".

Localize o diretório llm_engineering dentro da sua pasta de projetos. Dê dois cliques em llm_engineering para visualizar o conteúdo dele. Depois clique em Open.

O Cursor deve então abrir o llm_engineering. Você saberá que deu tudo certo se vir LLM_ENGINEERING em letras maiúsculas no canto superior esquerdo.

ETAPA 2: Instalando o fantástico uv e executando `uv sync`

Para este curso, usamos o uv, o gerenciador de pacotes incrivelmente rápido. Ele conquistou a comunidade de Data Science — e com razão.

É veloz e confiável. Você vai adorar!

Primeiro, dentro do Cursor, selecione View >> Terminal para abrir um terminal integrado. Digite pwd para confirmar que está no diretório raiz do projeto.

Agora digite uv --version para ver se o uv está instalado. Se aparecer um número de versão, ótimo! Caso surja um erro, siga as instruções deste link para instalar o uv — recomendo utilizar o método Standalone Installer logo no começo da página, mas qualquer método serve. Execute os comandos no terminal do Cursor. Se uma abordagem não funcionar, tente outra.

https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

Depois de instalar o uv, abra uma nova janela de terminal no Cursor (o sinal de mais ou Ctrl+Shift+crase) para que o uv --version funcione. Verifique!

Quaisquer problemas na instalação ou no uso do uv, consulte a pergunta 11 na minha página de FAQ para uma explicação completa.

Agora que está instalado:

Execute uv self update para garantir que você está com a versão mais recente do uv.

Em seguida, simplesmente rode:
uv sync
O uv deve instalar tudo de forma extremamente rápida. Qualquer problema, veja novamente a pergunta 11 na página de FAQ.

Você agora tem um ambiente completo!

Usar o uv é simples e rápido:

Em vez de pip install xxx, use uv add xxx
Você nunca precisa ativar um ambiente — o uv faz isso automaticamente.
Em vez de python xxx, use uv run xxx

ETAPA 3 - OPCIONAL - Crie sua conta na OpenAI

Alternativa: consulte o Guia 9 na pasta guides para opções gratuitas!

Acesse https://platform.openai.com

Clique em Sign Up para criar uma conta, caso ainda não tenha. Talvez seja necessário clicar em alguns botões para criar uma Organization primeiro — insira dados razoáveis. Veja o Guia 4 na pasta Guides se estiver em dúvida sobre as diferenças entre o ChatGPT e a API da OpenAI.
Clique no ícone Settings no canto superior direito e, em seguida, em Billing no menu lateral esquerdo.
Certifique-se de que o Auto-Recharge esteja desativado. Se necessário, clique em "Add to Credit Balance" e escolha o valor adiantado de US$ 5, garantindo que adicionou um meio de pagamento válido.
Ainda em Settings, selecione API keys no menu lateral esquerdo (perto do topo).
Clique em "Create new secret key" — selecione "Owned by you", dê o nome que quiser, escolha "Default project" no campo Project e mantenha Permissions em All.
Clique em "Create secret key" e você verá a nova chave. Clique em Copy para copiá-la para a área de transferência.

ETAPA 4 - necessária para qualquer modelo como OpenAI ou Gemini (mas dispensável se você usar apenas o Ollama) - crie (e SALVE) o seu arquivo .env

Seja meticuloso nesta etapa! Qualquer erro na chave será muito difícil de diagnosticar! Recebo um volume enorme de perguntas de estudantes que cometem algum deslize aqui... Acima de tudo, lembre-se de salvar o arquivo depois de alterá-lo.

Crie o arquivo .env

Volte ao Cursor
No Explorador de Arquivos à esquerda, clique com o botão direito no espaço em branco abaixo de todos os arquivos, selecione "New File" e dê ao seu arquivo o nome .env
Não canso de repetir: o arquivo precisa se chamar EXATAMENTE .env — essas quatro letras, nem mais nem menos. Nada de ".env.txt", nem "joao.env", nem "openai.env" ou qualquer outra coisa! E ele precisa estar no diretório raiz do projeto.

Se estiver se perguntando por que reforço tanto isso: recebo muitas, muitas mensagens de pessoas frustradas que (apesar de todos os meus apelos) deram outro nome ao arquivo e acharam que estava tudo certo. Não está! Ele precisa se chamar .env dentro do diretório llm_engineering. :)

Preencha o arquivo .env e depois salve:

Selecione o arquivo à esquerda. Você verá um arquivo vazio à direita. Digite isto no conteúdo do arquivo:

OPENAI_API_KEY=

Em seguida, cole a sua chave! Você deve ver algo como:

OPENAI_API_KEY=sk-proj-lots-and-lots-of-digits

Mas, claro, com a sua chave real, não com as palavras "sk-proj-lots-and-lots-of-digits"...

Agora TENHA CERTEZA de salvar o arquivo! File >> Save ou Ctrl+S (PC) / Command+S (Mac). Muitas pessoas esquecem de salvar. Você precisa salvar o arquivo!

Você provavelmente verá um ícone de sinal de parada ao lado do .env — não se preocupe, isso é algo bom! Consulte a pergunta 7 aqui se quiser entender o motivo.

ETAPA 5 - Instale as extensões do Cursor, abra o Dia 1, configure o kernel e VAMOS NESSA!

(Se o Cursor sugerir instalar extensões recomendadas, basta aceitar! É um bom atalho para esta etapa.)

Vá ao menu View e selecione Extensions.
Procure por "python" para exibir as extensões de Python. Selecione a extensão Python desenvolvida por "ms-python" ou "anysphere" e instale-a se ainda não estiver instalada.
Procure por "jupyter" e selecione a extensão desenvolvida por "ms-toolsai"; instale-a se ainda não estiver instalada.

Agora vá em View >> Explorer. Abra a pasta week1 e clique em day1.ipynb.

Veja onde aparece "Select Kernel" perto do canto superior direito? Clique ali e escolha "Python Environments".
Selecione a opção superior com uma estrela, algo como .venv (Python 3.12.x) .venv/bin/python Recommended.
Se essa opção não aparecer, abra o laboratório de troubleshooting na pasta Setup.

PARABÉNS!! Você conseguiu! O restante do curso é tranquilo :)

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