-
+
## Как извлечь максимальную пользу из курса? [[advice]]
@@ -133,7 +133,7 @@
### Бен Бертеншоу (Ben Burtenshaw)
-Ben is a machine learning engineer at Hugging Face and has delivered multiple courses across various platforms. Ben's goal is to make the course accessible to everyone.
+Бен - инженер машинного обучения в компании Hugging Face и провел множество курсов на различных платформах. Цель Бена - сделать курс доступным для всех.
- [Следуйте за Беном на Hugging Face](https://huggingface.co/burtenshaw)
- [Следуйте за Беном на X](https://x.com/ben_burtenshaw)
@@ -167,7 +167,6 @@ Ben is a machine learning engineer at Hugging Face and has delivered multiple co
Пожалуйста, задайте свой вопрос на нашем discord сервере #ai-agents-discussions.
-
Теперь, когда у вас есть вся необходимая информация, давайте приступим к работе ⛵
diff --git a/units/ru-RU/unit0/onboarding.mdx b/units/ru/unit0/onboarding.mdx
similarity index 76%
rename from units/ru-RU/unit0/onboarding.mdx
rename to units/ru/unit0/onboarding.mdx
index 930dec3a3..0d7ca00b7 100644
--- a/units/ru-RU/unit0/onboarding.mdx
+++ b/units/ru/unit0/onboarding.mdx
@@ -6,12 +6,12 @@
1. **Создадим аккаунт Hugging Face**, если это еще не сделано.
2. **Зарегистрируемся в Discord и представимся** (не стесняйтесь 🤗)
-3. ** Последуеем за курсом обучения агентов Hugging Face** на Hub
+3. ** Подпишемся на обновления по курсу обучения агентов Hugging Face** на Hub
4. **Расскажим** о курсе
### Шаг 1: Создание учетной записи Hugging Face
-(Если вы еще не сделали этого) создайте аккаунт Пространства (Spaces) Hugging Face здесь.
+(Если вы еще не сделали этого) создайте аккаунт Hugging Face здесь.
### Шаг 2: Присоединяйтесь к нашему сообществу в Discord
@@ -21,13 +21,13 @@
У нас есть несколько каналов, связанных с агентами ИИ:
- `agents-course-announcements`: где публикуется **последняя информация о курсе**.
-- `🎓-agents-course-general`: для **обсуждения общих вопросов и свободного общения**.
+- `agents-course-general`: для **обсуждения общих вопросов и свободного общения**🎓.
- `agents-course-questions`: чтобы **задавать вопросы и помочь своим однокурсникам**.
- `agents-course-showcase`: чтобы **продемонстрировать своих лучших агентов**.
-Кроме того, вам могут пригодится:
+Кроме того, вам могут пригодится следующие каналы:
-- `smolagents`: для **обсуждения и поддержки библиотеки**.
+- `smolagents`: для **обсуждения и получения поддержки по библиотеке**.
Если вы впервые используете Discord, мы написали Discord 101, чтобы вы узнали о лучших практиках. Проверьте [следующий раздел](discord101).
@@ -35,15 +35,15 @@
Оставайтесь в курсе последних материалов курса, обновлений и объявлений, **подписавшись на организацию курса Hugging Face Agents**.
-👉 Перейдите сюда и нажмите **follow**.
+👉 Перейдите сюда и нажмите **follow (следовать)**.
-
+
### Шаг 4: Распространите информацию о курсе
Помогите нам сделать этот курс более заметным! Вы можете помочь нам двумя способами:
-1. Выразите свою поддержку ⭐. репозиторию курса.
+1. Выразите свою поддержку ⭐ репозиторию курса.
@@ -53,6 +53,6 @@
Вы можете скачать иллюстрацию, нажав 👉 [здесь](https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/share.png?download=true)
-Поздравляем! 🎉 **Вы завершили введеную часть**! Теперь вы готовы приступить к изучению ИИ-агентов. Получайте удовольствие!
+Поздравляем! 🎉 **Вы завершили вводную часть**! Теперь вы готовы приступить к изучению AI агентов. Получайте удовольствие!
Продолжайте учиться, оставайтесь потрясающими 🤗.
diff --git a/units/ru-RU/unit1/README.md b/units/ru/unit1/README.md
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/README.md
rename to units/ru/unit1/README.md
diff --git a/units/ru-RU/unit1/actions.mdx b/units/ru/unit1/actions.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/actions.mdx
rename to units/ru/unit1/actions.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/agent-steps-and-structure.mdx b/units/ru/unit1/agent-steps-and-structure.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/agent-steps-and-structure.mdx
rename to units/ru/unit1/agent-steps-and-structure.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/conclusion.mdx b/units/ru/unit1/conclusion.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/conclusion.mdx
rename to units/ru/unit1/conclusion.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/dummy-agent-library.mdx b/units/ru/unit1/dummy-agent-library.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/dummy-agent-library.mdx
rename to units/ru/unit1/dummy-agent-library.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/final-quiz.mdx b/units/ru/unit1/final-quiz.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/final-quiz.mdx
rename to units/ru/unit1/final-quiz.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/get-your-certificate.mdx b/units/ru/unit1/get-your-certificate.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/get-your-certificate.mdx
rename to units/ru/unit1/get-your-certificate.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/introduction.mdx b/units/ru/unit1/introduction.mdx
similarity index 79%
rename from units/ru-RU/unit1/introduction.mdx
rename to units/ru/unit1/introduction.mdx
index cf7ba09d2..6b5c5b957 100644
--- a/units/ru-RU/unit1/introduction.mdx
+++ b/units/ru/unit1/introduction.mdx
@@ -2,14 +2,14 @@
-Добро пожаловать в первый раздел, где **вы заложите прочный фундамент основ ИИ-агентов**, включая:
+Добро пожаловать в первый раздел, где **вы заложите прочный фундамент основ AI агентов**, включая:
- **Понимание агентов**
- Что такое агент и как он работает?
- Как агенты принимают решения, используя рассуждения и планирование?
- **Роль LLM (Large Language Models - больших языковых моделей) в агентах**.
- - Как LLM служат «мозгом» агента.
+ - Как LLM служат "мозгом" агента.
- Как LLM структурируют диалоги с помощью системы сообщений.
- **Инструменты (Tools) и Действия (Actions)**.
@@ -17,21 +17,21 @@
- Как создавать и интегрировать инструменты для своего агента.
- **Процесс работы агента (Agent Workflow):**
- - *Думать* → *Действовать* → *Наблюдать*.
+ - *Думать (Think)* → *Действовать (Act)* → *Наблюдать (Observe)*.
Изучив эти темы, **вы создадите своего первого агента**, используя `smolagents`!
Ваш агент по имени Альфред справится с простым заданием и продемонстрирует, как применять эти понятия на практике.
-Вы даже узнаете, как **опубликовать своего агента в Hugging Face Spaces**, чтобы поделиться им с друзьями и коллегами.
+Кроме того, вы узнаете, как **опубликовать своего агента в Hugging Face Spaces**, чтобы поделиться им с друзьями и коллегами.
Наконец, в конце этого раздела вы пройдете тест. Пройдя его, вы **получите свой первый сертификат курса**: 🎓 Сертификат по основам работы с агентами.
-
+
Этот раздел - ваша **основная отправная точка**, закладывающая основу для понимания Агентов, прежде чем вы перейдете к более сложным темам.
-
+
Это большой раздел, поэтому **не торопитесь** и не стесняйтесь время от времени возвращаться к нему.
diff --git a/units/ru-RU/unit1/messages-and-special-tokens.mdx b/units/ru/unit1/messages-and-special-tokens.mdx
similarity index 97%
rename from units/ru-RU/unit1/messages-and-special-tokens.mdx
rename to units/ru/unit1/messages-and-special-tokens.mdx
index ec920d166..72d334ed2 100644
--- a/units/ru-RU/unit1/messages-and-special-tokens.mdx
+++ b/units/ru/unit1/messages-and-special-tokens.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@
-
-Чтобы это сработало, мы должны быть очень точны и аккуратны в отношении:
+Чтобы это сработало, мы должны быть очень точны и аккуратны в отношении описания:
1. **Что делает инструмент**.
2. **Каких именно входных данных он ожидает**.
@@ -88,7 +88,7 @@ Tool Name: calculator, Description: Multiply two integers., Arguments: a: int, b
> **Напоминание:** Это текстовое описание - *то, что мы хотим, чтобы LLM знала об инструменте*.
-Когда мы передадим предыдущую строку как часть входных данных в LLM, модель распознает ее как инструмент, и будет знать, что ему нужно передавать в качестве входных данных и что ожидать от выходных данных.
+Когда мы передадим предыдущую строку как часть входных данных в LLM, модель распознает ее как инструмент, и будет знать, что ему нужно передавать в качестве входных данных и что ожидать в качестве выходных данных.
Если мы хотим предоставить дополнительные инструменты, мы должны быть последовательными и всегда использовать один и тот же формат. Этот процесс может быть хрупким, и мы можем случайно упустить некоторые детали.
@@ -99,7 +99,7 @@ Tool Name: calculator, Description: Multiply two integers., Arguments: a: int, b
Наш инструмент написан на Python, и его реализация уже предоставляет все, что нам нужно:
- Описательное название того, что он делает: `calculator`.
-- Более длинное описание, представленное в комментарии к docstring функции: `Multiply two integers.`.
+- Более длинное описание, представленное в виде строки документации (docstring) функции: `Multiply two integers.`.
- Входные данные и их тип: функция явно ожидает два `int`.
- Тип выходных данных.
@@ -162,7 +162,7 @@ class Tool:
def to_string(self) -> str:
"""
- Возвращает строковое представление инструмента,
+ Возвращает строковое представление инструмента,
включая его название, описание, аргументы и выходные данные.
"""
args_str = ", ".join([
@@ -230,7 +230,7 @@ def tool(func):
)
arguments.append((param.name, annotation_name))
- # Определите аннотацию возврата
+ # Определите аннотацию возвращаемого результата
return_annotation = signature.return_annotation
if return_annotation is inspect._empty:
outputs = "No return annotation"
@@ -241,7 +241,7 @@ def tool(func):
else str(return_annotation)
)
- # Используйте строку документации функции в качестве описания (по умолчанию, если None)
+ # Используем строку документации функции в качестве описания (по умолчанию, если None)
description = func.__doc__ or "Описание не представлено."
# Имя функции становится именем Инструмента
@@ -297,6 +297,6 @@ Tool Name: calculator, Description: Multiply two integers., Arguments: a: int, b
- *Почему инструменты необходимы*: Они позволяют агентам преодолевать ограничения статического обучения модели, решать задачи в реальном времени и выполнять специализированные действия.
-Теперь мы можем перейти к [Рабочему процессу Агента] (agent-steps-and-structure), где вы увидите, как Агент наблюдает, думает и действует. Это **собирает воедино все, что мы изучили до сих пор**, и закладывает основу для создания вашего собственного полнофункционального AI Агента.
+Теперь мы можем перейти к [Рабочему процессу Агента](agent-steps-and-structure), где вы увидите, как Агент наблюдает, думает и действует. Это **собирает воедино все, что мы изучили до сих пор**, и закладывает основу для создания вашего собственного полнофункционального AI Агента.
Но сначала - еще один короткий тест!
diff --git a/units/ru-RU/unit1/tutorial.mdx b/units/ru/unit1/tutorial.mdx
similarity index 100%
rename from units/ru-RU/unit1/tutorial.mdx
rename to units/ru/unit1/tutorial.mdx
diff --git a/units/ru-RU/unit1/what-are-agents.mdx b/units/ru/unit1/what-are-agents.mdx
similarity index 83%
rename from units/ru-RU/unit1/what-are-agents.mdx
rename to units/ru/unit1/what-are-agents.mdx
index df88874f4..6ec3a0d66 100644
--- a/units/ru-RU/unit1/what-are-agents.mdx
+++ b/units/ru/unit1/what-are-agents.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
-К концу этого раздела вы будете чувствовать себя комфортно с концепцией агентов и их различными применениями в ИИ.
+К концу этого раздела вы освоитесь с понятием агентов и различными вариантами их применения в ИИ.
Чтобы объяснить, что такое агент, давайте начнем с аналогии.
@@ -10,11 +10,11 @@
Познакомьтесь с Альфредом. Альфред - **агент**.
-
+
Представьте, что Альфред **получает команду**, например: «Альфред, я бы хотел кофе, пожалуйста».
-
+
Поскольку Альфред **понимает естественный язык**, он быстро понимает нашу просьбу.
@@ -25,13 +25,13 @@
3. Заварите кофе
4. Принесите кофе обратно
-
+
Когда у него есть план, он **должен действовать**. Чтобы выполнить свой план, **он может использовать инструменты из списка инструментов, о которых он знает**.
В данном случае, чтобы приготовить кофе, он использует кофеварку. Он активирует кофеварку, чтобы сварить кофе.
-
+
Наконец Альфред приносит нам свежесваренный кофе.
@@ -41,7 +41,7 @@
Мы называем его агентом, потому что он обладает _агентностью_, то есть способностью взаимодействовать с окружающей средой.
-
+
## Давайте будем более формальны
@@ -60,7 +60,7 @@
Эта часть представляет собой **все, что агент способен делать**.
-Набор **возможных действий** зависит от того, чем **наделен агент**. Например, поскольку у человека нет крыльев, он не может выполнять **действие «летать», но может выполнять такие **действия**, как «ходить», «бегать», «прыгать», «хватать» и так далее.
+Набор **возможных действий** зависит от того, чем **наделен агент**. Например, поскольку у человека нет крыльев, он не может выполнять **действие "летать", но может выполнять такие **действия**, как "ходить", "бегать", "прыгать", "хватать" и так далее.
## Какие модели ИИ мы используем для агентов?
@@ -69,7 +69,7 @@
Известными примерами являются **GPT4** от **OpenAI**, **LLama** от **Meta**, **Gemini** от **Google** и т. д. Эти модели были обучены на огромном количестве текстов и способны к обобщению. Подробнее о LLM мы узнаем в [следующем разделе](what-are-llms).
-
+| Model | -Provider | -EOS Token | -Functionality | +Модель | +Провайдер | +EOS токен | +Функциональность | GPT4 | OpenAI | <|endoftext|> |
- End of message text | +Конец текста сообщения |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3 | Meta (Facebook AI Research) | <|eot_id|> |
- End of sequence | +Конец последовательности | |||
| Deepseek-R1 | DeepSeek | <|end_of_sentence|> |
- End of message text | +Конец текста сообщения | |||
| SmolLM2 | Hugging Face | <|im_end|> |
- End of instruction or message | +Конец инструкции или сообщения | |||
| Gemma | <end_of_turn> |
- End of conversation turn | +Конец реплики в диалоге |