# CMU 17-630 Prompt Engineering 讲义代码的依赖
# 第 1 讲：Python 3.9 及以上；numpy（词向量、注意力）；PyTorch CPU 版（迷你 GPT，不需要 GPU）。
# 前置讲 P1–P3：只用 Python 标准库；P2 的 02 号脚本、P3 的 04 号脚本会用到第 1 讲的迷你 GPT（PyTorch）。
# 第 2–5 讲：PyTorch（在迷你 GPT 上训练对照模型、做指令微调）；第 4 讲的模拟器、各讲的 --toy 模式只用标准库。
# 第 6–9 讲：PyTorch（社会语料模型与 DPO、Toolformer、迷你 SCAN）、numpy（第 7 讲的检索）；
#   第 6–9 讲的模块在导入时会加载 PyTorch，所以 --toy 模式也需要它。
# 第 10–17 讲：只用 Python 标准库（模拟器、沙箱子进程、积木世界规划器、文字家居环境、辩论模拟、纯 Python 逻辑回归、实验框架），
#   不需要 numpy 或 PyTorch。
# 编写时用的版本：Python 3.13、numpy 2.5、PyTorch 2.14；第 10–17 讲的脚本也在 Python 3.9 上验证过，输出一致
#   （只有第 11 讲 01 号脚本里语法错误的报错措辞随版本不同）。
numpy
torch
# 可选（前置讲 P2 的 06 号脚本、之后每讲的真实模型脚本）：用官方 SDK 调用真实的 Claude（需要 API key 或 `ant auth login`，会花钱）。
# anthropic
