Modul 00 · Mit Sprachmodellen bauen

Bevor es losgeht

Lernweg wählen, eine Python-Umgebung einrichten, einen API-Schlüssel für ein Sprachmodell besorgen und den ersten Aufruf machen.

Lektionen

01
Wie man diesen Kurs lernt
Der Kurs besteht aus zwei Teilen, „mit Sprachmodellen etwas bauen“ und „Sprachmodelle von Grund auf verstehen“. Wähle einen Lernweg passend zu deinem Ziel, lerne den Aufbau der Lektionen kennen und erfahre, was bei Fehlermeldungen zu tun ist.
15 Minuten · Einsteiger
02
Entwicklungsumgebung und API-Schlüssel vorbereiten
Mit uv eine Python-Projektumgebung einrichten, einen DeepSeek-API-Schlüssel besorgen und als Umgebungsvariable setzen und mit einem Skript prüfen, dass alles funktioniert. Außerdem: wie man stattdessen Qwen, Kimi oder ein lokales Ollama nutzt.
30 Minuten · Einsteiger
03
Der erste Aufruf eines Sprachmodells
Ein Programm von gut zehn Zeilen schreiben, das DeepSeek aufruft, und Anfrage und Antwort Feld für Feld verstehen – Nachrichtenrollen, Ende-Grund, Token-Verbrauch und Kosten – und dann mit curl sehen, dass es im Kern nur eine HTTP-Anfrage ist.
30 Minuten · Einsteiger

Dieses Modul erledigt nur Vorbereitungen, aber überspring Lektion 3 nicht. Jede spätere Lektion baut darauf auf, was bei einem einzigen API-Aufruf tatsächlich passiert: was die messages in der Anfrage sind, wie aus dem usage in der Antwort Geld wird und was es bedeutet, wenn finish_reason gleich length ist. Wenn du das jetzt verstehst, sparst du später viel Zeit.

Du bist fertig, wenn

du im Terminal python check_env.py ausführst und „一切正常“ (alles in Ordnung) siehst.
du ohne Blick in den Kurstext sagen kannst, wofür die drei Rollen system, user und assistant in einer Chat-Anfrage jeweils da sind.
du am usage einer Antwort ausrechnen kannst, was der Aufruf gekostet hat.
du weißt, warum ein Schlüssel nicht in den Code und nicht in Git gehört.

Code zu diesem Modul

Code und Programmausgaben stehen genau so da, wie sie gelaufen sind – Kommentare und Ausgaben sind daher auf Chinesisch.