Préparer Son Poste¶

Cette page vérifie que l'environnement local peut suivre les tutoriels Arclith.

Prérequis¶

Python 3.13;
uv;
git;
Docker Desktop ou un moteur Docker compatible;
accès au dépôt GitHub Arclith;
LM Studio si le parcours agent est prévu.

Installer La CLI¶

Bash
uv tool install --force arclith-cli
arclith-cli version

Pour travailler depuis le dépôt Arclith:

Bash
git clone https://github.com/karned-rekipe/arclith.git
cd arclith
uv sync --all-extras

Vérifier Docker¶

Bash
docker version
docker compose version

Docker est requis pour MongoDB, Redis, Vault, RabbitMQ, OpenTelemetry Collector et les tutoriels de déploiement.

Préparer LM Studio¶

LM Studio est utile pour les quickstarts MCP et agent avec un modèle local.

Bash
1	`curl -fsS http://127.0.0.1:1234/v1/models`

Si la commande échoue, ouvrir LM Studio, charger un modèle, puis activer le serveur local OpenAI-compatible.

Pour prouver le chemin complet LM Studio, adapter LLM et LangGraph sans LangSmith, suivre Validation IA locale et hors ligne.

Validation¶

Bash
arclith-cli version
uv --version
docker version

Chaque commande doit répondre sans erreur.

Erreur Fréquente¶

curl: (7) Failed to connect sur LM Studio signifie que le serveur local n'est pas lancé ou n'écoute pas sur 127.0.0.1:1234.

Média¶

Média à produire

Capture attendue : terminal avec arclith-cli version, uv --version et docker version. Vidéo attendue : installation de la CLI puis vérification Docker.

Suite¶

Lire Comprendre le modèle, ou Validation IA locale et hors ligne si le parcours agent est prévu.