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今天，Quincy Larson采访了Landon Gray。Landon是一名软件工程师，他曾在多家机构工作过多年，后来自学掌握了利用人工智能辅助进行软件开发的技术，现在他正在帮助其他开发者也做到这一点。

Landon因证明可以使用Ruby编写RAG管道，并推动Ruby成为构建机器学习项目的首选语言而广为人知。

他目前在一家企业软件公司担任AI工程师，同时还运营着一份非常受欢迎的电子杂志。

在今天的对话中，我们将讨论以下内容：

  • 为什么大型语言模型仅仅是一种原始素材，而真正的关键在于如何利用这些模型来完成任务

  • 为何建立专业人脉对于寻找客户和获得工作机会如此重要

  • 为什么Landon会帮助将Python中的机器学习库移植到Ruby中？以及他为何认为——既然现在使用人工智能只需要进行一次API调用即可——Ruby生态系统比以往任何时候都更具优势

您可以在freeCodeCamp.org的YouTube频道上观看这个播客，或者通过您喜欢的播客播放器收听。

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与我们讨论相关的链接如下：

社区新闻栏目：

  1. freeCodeCamp刚刚发布了一门新的YouTube课程，这门课程将教会您HTML、CSS和JavaScript等前端开发基础知识。您可以在家边学习边实践，从而制作出各种项目：比如自己的互动测验游戏、货币转换应用程序，甚至是一款类似Trello的看板工具。在学习过程中，您还将了解到如何利用API和本地存储来扩展这些小型应用的功能。（12小时的YouTube课程）：https://www.freecodecamp.org/news/build-19-web-dev-projects-using-html-css-javascript/

  2. 学习如何正确地对软件进行测试，以确保在添加新功能时程序不会出现故障。freeCodeCamp的资深讲师Beau Carnes将为您讲解这一主题。他将会向您介绍“测试金字塔”理论，并教您如何在快速的单元测试与复杂的端到端用户体验测试之间找到平衡。此外，您还将学习如何使用名为Playwright的开源库以及LLM测试工具来自动化部分测试工作。（1小时的YouTube课程）：https://www.freecodecamp.org/news/software-testing-with-playwright/

  3. 越来越多的应用程序开始同时使用概率性的LLM模型和确定性的API调用。这对于开发者来说意味着需要更加谨慎地处理这些技术，以确保最终交付给用户的软件不会出现异常问题。freeCodeCamp刚刚发布了一篇关于这一主题的进阶教程，其中介绍了许多最新的最佳实践和架构方案。（40分钟的阅读材料）：https://www.freecodecamp.org/news/build-end-to-end-llm-observability-in-fastapi-with-opentelemetry/

  4. 学习如何将您的MLOps开发流程容器化。这份教程凝聚了作者在部署过程中积累的丰富经验。作者曾花费三周时间来解决由于依赖关系冲突导致的Python库错误，最终他找到了用Docker来容器化整个项目的解决方案。本教程会教您如何使用多阶段构建方式来组织容器文件结构，同时还会介绍如何利用MLflow进行实验跟踪、通过DVC实现版本控制、以及如何启用GPU直通功能等其他高级技术。（40分钟的阅读材料）：https://www.freecodecamp.org/news/containerize-mlops-pipeline-from-training-to-serving/

  5. 本周推荐的歌曲是英国制作人Basement Jaxx在2006年发布的《Everybody》。如果您熟悉他们的作品，就会知道这首歌充满了迷幻而有趣的元素。其中那些独特的乐器搭配和令人陶醉的副歌部分，让整首歌听起来仿佛是用胶带拼凑而成的，但效果却出奇地好。https://www.youtube.com/watch?v=OrMot81VE8g

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