入门：你的第一步 ⛵

现在你已经了解了所有细节，让我们开始吧！我们将完成四件事

创建你的 Hugging Face 账户（如果尚未创建）
注册 Discord 并自我介绍（不要害羞 🤗）
在 Hub 上关注 Hugging Face Agents 课程
宣传本课程

步骤 1：创建你的 Hugging Face 账户

（如果你还没有）在此处创建一个 Hugging Face 账户。

步骤 2：加入我们的 Discord 社区

👉🏻 在此处加入我们的 Discord 服务器。

加入后，记得在 #introduce-yourself 频道进行自我介绍。

我们有多个与 AI 智能体相关的频道

agents-course-announcements：用于发布最新的课程信息。
🎓-agents-course-general：用于一般讨论和闲聊。
agents-course-questions：用于提问和帮助你的同学。
agents-course-showcase：用于展示你最好的智能体作品。

此外，你可以查看

smolagents：用于讨论和获取库的支持。

如果这是你第一次使用 Discord，我们编写了 Discord 101 以获得最佳实践。查看下一节。

步骤 3：关注 Hugging Face Agent 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。

👉 点击此处并点击关注。

步骤 4：宣传本课程

帮助我们让更多人看到这门课程！您可以通过两种方式帮助我们

通过 ⭐ 课程仓库来表达你的支持。

分享你的学习旅程：让其他人知道你正在学习这门课程！我们准备了一张插图，你可以在你的社交媒体帖子中使用它

你可以点击 👉 此处下载图片

步骤 5：使用 Ollama 在本地运行模型（以防遇到信用额度限制）

安装 Ollama

按照官方说明此处进行操作。
在本地拉取模型

    ollama pull qwen2:7b #Check out ollama website for more models

在后台启动 Ollama（在一个终端中）

    ollama serve

使用 LiteLLMModel 代替 HfApiModel

    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,
    )

为什么可行？

Ollama 使用 OpenAI 兼容的 API 在本地提供模型服务，地址为 http://localhost:11434。
LiteLLMModel 旨在与任何支持 OpenAI chat/completion API 格式的模型进行通信。
这意味着你可以简单地将 HfApiModel 替换为 LiteLLMModel，无需其他代码更改。这是一个无缝的、即插即用的解决方案。

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

保持学习，保持出色 🤗

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