> ## Documentation Index
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# Instalação e Configuração

> Prepare o AITraining CLI para uso

# Instalação e Configuração

O AITraining CLI está incluído quando você instala o pacote `aitraining`.

## Instalação

### Usando pip

```bash theme={null}
pip install aitraining torch torchvision torchaudio
```

### Usando uv (Recomendado)

```bash theme={null}
uv pip install aitraining torch torchvision torchaudio
```

## Verificar Instalação

Verifique se o CLI está funcionando:

```bash theme={null}
aitraining --version
```

Você deve ver o número da versão impresso.

## Primeira Execução

Executar `aitraining` sem argumentos inicia o assistente interativo:

```bash theme={null}
aitraining
```

Isso exibe o banner Monostate e inicia o assistente de configuração.

## Configuração de GPU

Para treinamento com GPU, certifique-se de ter o CUDA instalado e que o PyTorch possa detectar sua GPU:

```python theme={null}
import torch
print(torch.cuda.is_available())  # Should print True
print(torch.cuda.device_count())  # Number of GPUs
```

### Apple Silicon (M1/M2/M3)

Em Macs Apple Silicon, o MPS é usado automaticamente:

```python theme={null}
import torch
print(torch.backends.mps.is_available())  # Should print True
```

## Variáveis de Ambiente

Variáveis de ambiente comuns:

| Variável               | Descrição                                            |
| ---------------------- | ---------------------------------------------------- |
| `HF_TOKEN`             | Token do Hugging Face para modelos/datasets privados |
| `WANDB_API_KEY`        | Chave da API do Weights & Biases para logging        |
| `CUDA_VISIBLE_DEVICES` | Especificar quais GPUs usar                          |

Configure essas variáveis antes de executar o treinamento:

```bash theme={null}
export HF_TOKEN="your_token_here"
export WANDB_API_KEY="your_key_here"
```

## Próximos Passos

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Estrutura de Comandos" href="/cli/command-structure">
    Aprenda a sintaxe dos comandos CLI
  </Card>

  <Card title="Treinamento LLM" href="/cli/llm-training">
    Treine modelos de linguagem
  </Card>
</CardGroup>