Memulai belajar sebagai seorang AI Engineer atau Data Scientist bisa menjadi pengalaman yang menarik dan menantang. Namun, sebelum terlalu terburu-buru menginstal berbagai tools seperti torch atau transformers, hal paling penting yang perlu dilakukan adalah menyiapkan environment dengan baik dan benar. Pada tahun 2025, pemandangan pengembangan AI sudah jauh lebih modern dan efisien daripada lima tahun sebelumnya, sehingga memastikan checklist environment ideal sangat penting agar tidak terjebak dalam berbagai masalah dan bisa fokus dalam belajar AI.
Langkah pertama adalah memilih versi Python yang paling stabil. Disarankan untuk menggunakan Python 3.10-3.12 LTS, karena mayoritas library AI seperti PyTorch, TensorFlow, dan LangChain stabil di versi tersebut. Penggunaan tools seperti pyenv atau asdf juga dapat membantu dalam mengelola versi Python sesuai dengan kebutuhan proyek. Selain itu, menggunakan virtual environment juga penting untuk menghindari benturan antara library dan versi yang berbeda.
Manajemen dependency juga tidak boleh diabaikan. Tahun 2025 bukan lagi era instalasi manual satu per satu, namun lebih kepada penggunaan dependency manager yang dapat melock versi untuk membuat environment reproducible di berbagai platform. Selain itu, menjaga driver GPU dan versi CUDA yang sesuai dengan PyTorch atau TensorFlow juga sangat penting untuk mencegah terjadinya error.
Pemilihan IDE juga memiliki peran penting dalam workflow coding. Pilihlah IDE favorit Anda seperti VS Code, JupyterLab, atau Google Colab sesuai dengan kebutuhan dan preferensi. Selain itu, tidak boleh lupa untuk menyimpan API key dengan aman menggunakan file .env dan .gitignore.
Membuat struktur folder proyek yang rapi dan skalabel juga dapat membantu dalam pengembangan nantinya. Terakhir, untuk bonus tambahan, penggunaan workflow automation seperti n8n dapat mempermudah tugas tanpa harus melakukan coding secara penuh, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dalam pengembangan proyek AI.
Sebelum memulai perjalanan belajar AI seperti fine-tuning, menjalankan pipeline, atau eksperimen lainnya, checklist di atas perlu dipastikan terlebih dahulu. Set up environment yang solid merupakan pondasi yang kuat untuk memastikan kemudahan eksperimen dan produktivitas dalam dunia AI.
