Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
238 lines (150 loc) · 20.1 KB

README.md

File metadata and controls

238 lines (150 loc) · 20.1 KB

Почетак курса

Веома смо узбуђени што започињете овај курс и радујемо се да видимо шта ћете инспирисани Генеративном вештачком интелигенцијом створити!

Да бисмо осигурали ваш успех, на овој страници су наведени кораци за подешавање, технички захтеви и где можете добити помоћ ако је потребно.

Кораци за подешавање

Да бисте започели са овим курсом, потребно је да завршите следеће кораке.

1. Форкујте овај репозиторијум

Форкујте цео репозиторијум на свој GitHub налог како бисте могли да мењате код и завршите изазове. Такође можете означити овај репозиторијум звездицом (🌟) како бисте га лакше пронашли, као и повезане репозиторијуме.

2. Креирајте Codespace

Да бисте избегли проблеме са зависностима приликом покретања кода, препоручујемо да овај курс покренете у GitHub Codespaces.

У вашем форку: Code -> Codespaces -> New on main

Дијалог који приказује дугмад за креирање Codespace-а

2.1 Додајте тајну

  1. ⚙️ Икона зупчаника -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
  2. Назовите OPENAI_API_KEY, налепите ваш кључ, Сачувајте.

3. Шта је следеће?

Желим да… Идите на…
Започнем лекцију 1 01-introduction-to-genai
Радим офлајн setup-local.md
Подесим LLM провајдера providers.md
Упознам друге учеснике Придружите се нашем Discord-у

Решавање проблема

Симптом Решавање проблема
Изградња контејнера траје > 10 минута Codespaces ➜ “Rebuild Container”
python: command not found Терминал није повезан; кликните + ➜ bash
401 Unauthorized од OpenAI Погрешан / истекао OPENAI_API_KEY
VS Code приказује “Dev container mounting…” Освежите картицу прегледача—Codespaces понекад губи везу
Недостаје језгро за Notebook Мени Notebook ➜ Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3

Unix-базирани системи:

touch .env

Windows:

echo . > .env

  1. Измените .env датотеку: Отворите .env датотеку у текст едитору (нпр. VS Code, Notepad++ или било ком другом едитору). Додајте следећи ред у датотеку, замењујући your_github_token_here са вашим стварним GitHub токеном:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  2. Сачувајте датотеку: Сачувајте измене и затворите текст едитор.

  3. Инсталирајте python-dotenv: Ако већ нисте, потребно је да инсталирате пакет python-dotenv како бисте учитали променљиве окружења из .env датотеке у вашу Python апликацију. Можете га инсталирати помоћу pip:

    pip install python-dotenv

  4. Учитајте променљиве окружења у ваш Python скрипт: У вашем Python скрипту, користите пакет python-dotenv за учитавање променљивих окружења из .env датотеке:

    from dotenv import load_dotenv
import os

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()

# Access the GITHUB_TOKEN variable
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

То је то! Успешно сте креирали .env датотеку, додали ваш GitHub токен и учитали га у вашу Python апликацију.

Како покренути локално на вашем рачунару

Да бисте покренули код локално на вашем рачунару, потребно је да имате неку верзију Python-а инсталирану.

Да бисте користили репозиторијум, потребно је да га клонирате:

git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners

Када све преузмете, можете почети!

Опциони кораци

Инсталирање Miniconda

Miniconda је лагани инсталер за инсталирање Conda, Python-а, као и неколико пакета. Conda је менаџер пакета који олакшава подешавање и пребацивање између различитих Python виртуелних окружења и пакета. Такође је користан за инсталирање пакета који нису доступни преко pip.

Можете пратити упутство за инсталацију MiniConda да бисте га подесили.

Са инсталираним Miniconda, потребно је да клонирате репозиторијум (ако то већ нисте урадили).

Затим, потребно је да креирате виртуелно окружење. Да бисте то урадили помоћу Conda, креирајте нову датотеку окружења (environment.yml). Ако пратите курс користећи Codespaces, креирајте ову датотеку унутар директоријума .devcontainer, дакле .devcontainer/environment.yml.

Попуните вашу датотеку окружења следећим кодом:

name: <environment-name>
channels:
  - defaults
  - microsoft
dependencies:
  - python=<python-version>
  - openai
  - python-dotenv
  - pip
  - pip:
      - azure-ai-ml

Ако наиђете на грешке приликом коришћења conda, можете ручно инсталирати Microsoft AI Libraries користећи следећу команду у терминалу.

conda install -c microsoft azure-ai-ml

Датотека окружења специфицира потребне зависности. <environment-name> се односи на име које желите да користите за ваше Conda окружење, а <python-version> је верзија Python-а коју желите да користите, на пример, 3 је најновија главна верзија Python-а.

Када то завршите, можете креирати ваше Conda окружење покретањем следећих команди у командној линији/терминалу:

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda activate ai4beg

Погледајте упутство за Conda окружења ако наиђете на било какве проблеме.

Коришћење Visual Studio Code-а са екстензијом за Python

Препоручујемо коришћење Visual Studio Code (VS Code) едитора са инсталираном екстензијом за Python за овај курс. Међутим, ово је више препорука, а не обавезан услов.

Напомена: Отварањем репозиторијума курса у VS Code-у, имате опцију да подесите пројекат унутар контејнера. Ово је могуће захваљујући посебном .devcontainer директоријуму који се налази унутар репозиторијума курса. Више о овоме касније.

Напомена: Када клонирате и отворите директоријум у VS Code-у, он ће аутоматски предложити да инсталирате екстензију за Python.

Напомена: Ако вам VS Code предложи да поново отворите репозиторијум у контејнеру, одбијте овај захтев како бисте користили локално инсталирану верзију Python-а.

Коришћење Jupyter-а у прегледачу

Такође можете радити на пројекту користећи Jupyter окружење директно у вашем прегледачу. Класични Jupyter и Jupyter Hub пружају веома пријатно окружење за развој са функцијама као што су аутоматско довршавање, истицање кода, итд.

Да бисте покренули Jupyter локално, идите до терминала/командне линије, навигирајте до директоријума курса и извршите:

jupyter notebook

или

jupyterhub

Ово ће покренути Jupyter инстанцу, а URL за приступ ће бити приказан у прозору командне линије.

Када приступите URL-у, требало би да видите преглед курса и да можете да навигирате до било које *.ipynb датотеке. На пример, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

Покретање у контејнеру

Алтернатива подешавању свега на вашем рачунару или Codespace-у је коришћење контејнера. Посебан .devcontainer директоријум унутар репозиторијума курса омогућава VS Code-у да подеси пројекат унутар контејнера. Изван Codespaces-а, ово ће захтевати инсталацију Docker-а, и искрено, укључује мало више посла, па ово препоручујемо само онима који имају искуства са радом у контејнерима.

Један од најбољих начина да чувате своје API кључеве безбедним приликом коришћења GitHub Codespaces-а је коришћење тајни Codespace-а. Молимо вас да пратите упутство за управљање тајнама Codespace-а да бисте сазнали више о овоме.

Лекције и технички захтеви

Курс има 6 концептуалних лекција и 6 лекција програмирања.

За лекције програмирања користимо Azure OpenAI Service. Потребан вам је приступ Azure OpenAI сервису и API кључ да бисте покренули овај код. Можете се пријавити за приступ попуњавањем ове пријаве.

Док чекате да ваша пријава буде обрађена, свака лекција програмирања такође укључује README.md датотеку где можете видети код и резултате.

Први пут коришћење Azure OpenAI сервиса

Ако први пут радите са Azure OpenAI сервисом, молимо вас да пратите ово упутство о томе како креирати и поставити ресурс Azure OpenAI сервиса.

Први пут коришћење OpenAI API-ја

Ако први пут радите са OpenAI API-јем, молимо вас да пратите упутство о томе како креирати и користити интерфејс.

Упознајте друге учеснике

Креирали смо канале на нашем званичном AI Community Discord серверу за упознавање других учесника. Ово је одличан начин да се повежете са другим предузетницима, програмерима, студентима и свима који желе да унапреде своје знање о Генеративној вештачкој интелигенцији.

Придружите се Discord каналу

Пројектни тим ће такође бити на овом Discord серверу како би помогао учесницима.

Допринос

Овај курс је иницијатива отвореног кода. Ако видите области за побољшање или проблеме, молимо вас да креирате Pull Request или пријавите GitHub проблем.

Пројектни тим ће пратити све доприносе. Допринос отвореном коду је невероватан начин да изградите своју каријеру у области Генеративне вештачке интелигенције.

Већина доприноса захтева да се сложите са Уговором о лиценци за допринос (CLA) којим изјављујете да имате право и заправо дајете нам права да користимо ваш допринос. За детаље, посетите CLA, веб-сајт Уговора о лиценци за допринос.

Важно: приликом превођења текста у овом репозиторијуму, молимо вас да не користите машински превод. Проверићемо преводе преко заједнице, па вас молимо да волонтирате за преводе само на језике које добро познајете.

Када пошаљете Pull Request, CLA-бот ће аутоматски утврдити да ли је потребно да доставите CLA и означити PR на одговарајући начин (нпр. етикета, коментар). Само следите упутства која вам бот пружа. Ово ћете морати да урадите само једном за све репозиторијуме који користе наш CLA.

Овај пројекат је усвојио Microsoft Open Source Code of Conduct. За више информација прочитајте FAQ о Кодексу понашања или контактирајте Email opencode за додатна питања или коментаре.

Хајде да почнемо

Сада када сте завршили потребне кораке за завршетак овог курса, хајде да започнемо упознавањем са уводом у генеративну вештачку интелигенцију и LLM-ове.

Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен помоћу услуге за превођење вештачке интелигенције Co-op Translator. Иако настојимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода.