PROJET MINILAB · PRÉPARER L’ENVIRONNEMENT / 02
Installation.
Quatre outils à installer une fois, puis trois commandes pour récupérer le projet et vérifier que tout répond. Les commandes sont données pour macOS, Linux et Windows ; sous Windows, utilisez PowerShell. Chaque commande a son propre bouton « Copier » : copiez seulement celle de votre système.
Git
Git récupère le dépôt d’exercice et garde l’historique de votre travail. Vérifiez d’abord s’il est déjà installé avec git --version. Sinon, lancez la commande de votre système. Sur macOS, elle installe les outils de développement d’Apple, qui contiennent Git.
- macOS
xcode-select --install - Linux (Debian, Ubuntu)
sudo apt install git - Windows (PowerShell)
winget install --id Git.Git -e
uv
uv installe et gère Python, l’environnement et les paquets du projet. Après l’installation, fermez puis rouvrez le terminal, pour qu’il trouve la commande uv, puis vérifiez sa version.
- macOS et Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh - Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" - Vérifier l’installation
uv --version
Python 3.12 ou plus récent
Pas besoin d’installer Python à la main : uv peut le faire pour vous, sans toucher au Python éventuellement présent sur votre système. Le projet demande la version 3.12 ou plus récente. La seconde commande liste les versions installées, pour vérifier.
- Installer Python 3.12
uv python install 3.12 - Vérifier les versions installées
uv python list --only-installed
Un éditeur de code
N’importe quel éditeur convient. Visual Studio Code, gratuit, avec l’extension officielle Python, colore le code, signale les erreurs et ouvre un terminal intégré, bien pratique pour lancer les commandes du projet.
Récupérer le projet
Choisissez un dossier de travail, puis lancez ces trois commandes l’une après l’autre : cloner le dépôt d’exercice, entrer dans son dossier, installer son environnement. uv sync lit les fichiers pyproject.toml et uv.lock, crée le dossier .venv et y installe PyTorch, FastAPI, Uvicorn et pytest. Comptez quelques minutes la première fois : PyTorch pèse quelques centaines de mégaoctets.
- 1. Cloner le dépôt d’exercice
git clone https://github.com/stephanemalho/minilab-projet.git - 2. Entrer dans le dossier du projet
cd minilab-projet - 3. Installer l’environnement
uv sync
Vérifier que tout répond
Deux vérifications. La première affiche la version de PyTorch : si elle s’affiche, Python et PyTorch fonctionnent dans l’environnement du projet.
- Vérifier PyTorch
uv run python -c "import torch; print(torch.__version__)"
2.15.0La seconde lance les tests. À ce stade, ils sont tous rouges : aucun fichier d’étape n’existe encore, donc pytest ne peut même pas les charger. C’est normal, et c’est le point de départ du projet : la page suivante explique comment les faire passer au vert, un par un.
- Lancer les tests du projet
uv run pytest tests/minilab
ERROR tests/minilab/test_tokenizer.py
ERROR tests/minilab/test_train.py
!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 6 errors during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
============================== 6 errors in 1.79s ===============================La version de PyTorch affichée peut être différente chez vous ; seul compte qu’elle s’affiche sans erreur. Si uv n’est pas trouvé, rouvrez le terminal ; si le clonage échoue, vérifiez l’adresse du dépôt et votre connexion.
VÉRIFIER SES CONNAISSANCES
Valider cette étape
Répondez aux trois questions pour débloquer la suite. Vous pouvez réessayer autant de fois que nécessaire.
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