入门指南：你的第一步 ⛵

既然你已了解所有细节，那就开始吧！我们将完成以下四件事：

创建你的 Hugging Face 账户（如果尚未创建）
注册 Discord 并进行自我介绍（别害羞 🤗）
在 Hub 上 关注 Hugging Face Agents 课程
宣传本课程

第 1 步：创建你的 Hugging Face 账户

（如果尚未创建）请在此处创建一个 Hugging Face 账户。

第 2 步：加入我们的 Discord 社区

👉🏻 在此处加入我们的 Discord 服务器。

加入后，请记得在 #introduce-yourself 频道中进行自我介绍。

我们有多个与 AI Agents 相关的频道：

agents-course-announcements：用于发布最新的课程信息。
🎓-agents-course-general：用于一般性讨论和闲聊。
agents-course-questions：用于提问和帮助同学。
agents-course-showcase：用于展示你最棒的 Agents。

此外，你还可以查看：

smolagents：用于讨论和获取该库的支持。

如果你是第一次使用 Discord，我们编写了一份 Discord 101 指南，帮助你了解最佳实践。请查看下一节。

第 3 步：关注 Hugging Face Agents 课程组织

通过关注 Hugging Face Agents 课程组织，及时了解最新的课程资料、更新和公告。

👉 前往此处并点击关注。

第 4 步：宣传本课程

帮助我们提高本课程的知名度！你可以通过两种方式帮助我们：

通过给课程的仓库点亮 ⭐ 来表达你的支持。

分享你的学习之旅：让其他人知道你正在学习这门课程！我们为你准备了一张插图，你可以在社交媒体上使用。

你可以点击 👉 此处下载图片。

第 5 步：使用 Ollama 在本地运行模型（以防遇到额度限制）

安装 Ollama

请遵循此处的官方说明。
在本地拉取模型
```
ollama pull qwen2:7b
```
这里，我们拉取 qwen2:7b 模型。请访问 Ollama 网站查看更多模型。
在后台启动 Ollama（在一个终端中）
```
ollama serve
```
如果遇到错误 “listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use”，你可以使用命令 sudo lsof -i :11434 来识别当前正在使用此端口的进程 ID (PID)。如果该进程是 ollama，则很可能是上述安装脚本已启动了 ollama 服务，因此你可以跳过此命令来启动 Ollama。
使用 LiteLLMModel 代替 InferenceClientModel

要在 smolagents 中使用 LiteLLMModel 模块，你可能需要运行 pip 命令来安装该模块。

    pip install 'smolagents[litellm]'

    from smolagents import LiteLLMModel

    model = LiteLLMModel(
        model_id="ollama_chat/qwen2:7b",  # Or try other Ollama-supported models
        api_base="http://127.0.0.1:11434",  # Default Ollama local server
        num_ctx=8192,
    )

为什么这样可行？

Ollama 通过一个与 OpenAI 兼容的 API 在 https://:11434 本地提供模型服务。
LiteLLMModel 旨在与任何支持 OpenAI 聊天/补全 API 格式的模型进行通信。
这意味着你只需将 InferenceClientModel 替换为 LiteLLMModel，无需进行其他代码更改。这是一个无缝的即插即用解决方案。

恭喜！🎉 你已完成入门流程！现在你已准备好开始学习 AI Agents。祝你学习愉快！

不断学习，保持优秀 🤗

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