# Embarquement : vos premiers pas ⛵

<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/time-to-onboard.jpg" alt="Il est temps de démarrer" width="100%"/>

Maintenant que vous avez tous les détails, commençons ! Nous allons réaliser quatre choses :

1. **Créer votre compte Hugging Face** si ce n'est pas déjà fait  
2. **Vous inscrire à Discord et vous présenter** (ne soyez pas timide 🤗)  
3. **Suivre le cours sur les agents** sur le 🤗 Hub  
4. **Faire passer le mot** à propos du cours

### Étape 1 : Créer votre compte Hugging Face

(Si ce n'est pas déjà fait) créez un compte Hugging Face <a href='https://huggingface.co/join' target='_blank'>ici</a>.

### Étape 2 : Rejoindre notre Discord

👉🏻 Rejoignez notre serveur Discord <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb" target="_blank">ici.</a>

Lorsque vous rejoignez, n'oubliez pas de vous présenter dans `#introduce-yourself`.

Consultez le canal `courses` sur le `Hugging Face Hub` pour toutes les questions et demandes liées aux cours.

Si c'est votre première utilisation de Discord, nous avons rédigé un guide d'introduction pour vous donner les meilleures pratiques. Consultez [la section suivante](discord101).

### Étape 3 : Suivre l'organisation *Hugging Face Agent Course* sur le 🤗 Hub

Restez à jour avec les derniers matériels de cours, mises à jour, et annonces **en suivant l'organisation du cours sur le Hub**.

👉 Rendez-vous <a href="https://huggingface.co/agents-course" target="_blank">ici</a> et cliquez sur **suivre**.

<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/hf_course_follow.gif" alt="Suivre" width="100%"/>

### Étape 4 : Faites passer le mot à propos du cours

Aidez-nous à rendre ce cours plus visible ! Il y a deux façons de nous aider :

1. Montrez votre soutien en <a href="https://github.com/huggingface/agents-course" target="_blank">laissant une étoile ⭐ sur le dépôt du cours</a>.

<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/please_star.gif" alt="Favoriser le dépôt"/>

2. Partagez votre parcours d'apprentissage : faites savoir aux autres **que vous suivez ce cours** ! Nous avons préparé une illustration que vous pouvez utiliser dans vos publications sur les réseaux sociaux.

<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/share.png" alt="Partagez votre parcours d'apprentissage" width="100%"/>

Vous pouvez télécharger l'image en cliquant 👉 [ici](https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/share.png?download=true)

### Étape 5 : Exécuter des modèles localement avec Ollama (En cas de limites de crédits)

1. **Installez Ollama**

    Suivez les instructions officielles <a href="https://ollama.com/download" target="_blank">ici.</a>

2. **Téléchargez un modèle localement**
``` bash
    ollama pull qwen2:7b # Consultez le site web d'Ollama pour plus de modèles
```
3. **Démarrez Ollama en arrière-plan (dans un terminal)**
``` bash
    ollama serve
``` 
    Si vous rencontrez l'erreur "*listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use*", vous pouvez utiliser la commande `sudo lsof -i :11434` pour identifier l'ID du processus (PID) qui utilise actuellement ce port. Si le processus est `ollama`, il est probable que le script d'installation ci-dessus ait démarré le service ollama, vous pouvez donc ignorer cette commande pour démarrer Ollama.

4. **Utilisez `LiteLLMModel` au lieu de `InferenceClientModel`**

   Pour utiliser le module `LiteLLMModel` dans `smolagents`, vous pouvez exécuter la commande `pip` pour installer le module.

``` bash
    pip install 'smolagents[litellm]'
```

``` python
    from smolagents import LiteLLMModel

    model = LiteLLMModel(
        model_id="ollama_chat/qwen2:7b",  # Ou essayez d'autres modèles supportés par Ollama
        api_base="http://127.0.0.1:11434",  # Serveur local Ollama par défaut
        num_ctx=8192,
    )
```

5. **Pourquoi cela fonctionne-t-il ?**
- Ollama sert des modèles localement en utilisant une API compatible avec OpenAI à `http://localhost:11434`.
- `LiteLLMModel` est conçu pour communiquer avec tout modèle qui supporte le format d'API OpenAI chat/completion.
- Cela signifie que vous pouvez simplement remplacer `InferenceClientModel` par `LiteLLMModel` sans autres changements de code nécessaires. C'est une solution transparente et prête à l'emploi.

Félicitations ! 🎉  
**Vous avez terminé le processus d'embarquement** ! Vous êtes maintenant prêt à commencer à en apprendre plus  sur les agents IA. Amusez-vous bien !

Continuez à apprendre, restez formidable 🤗
