Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
232 lines (158 loc) · 9.73 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

232 lines (158 loc) · 9.73 KB

Pengaturan Lokal 🖥️

Gunakan panduan ini jika Anda lebih suka menjalankan semuanya di laptop Anda sendiri.
Anda memiliki dua pilihan: (A) Python native + virtual-env atau (B) VS Code Dev Container dengan Docker.
Pilih yang terasa lebih mudah—keduanya mengarah ke pelajaran yang sama.

1. Prasyarat

Alat Versi / Catatan
Python 3.10 + (dapatkan dari https://python.org)
Git Terbaru (termasuk dengan Xcode / Git untuk Windows / manajer paket Linux)
VS Code Opsional tapi direkomendasikan https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Hanya untuk Opsi B. Instal gratis: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Tip – Verifikasi alat di terminal:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Opsi A – Python Native (paling cepat)

Langkah 1 Clone repo ini

git clone https://github.com/<your-github>/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners

Langkah 2 Buat & aktifkan virtual environment

python -m venv .venv          # buat satu
source .venv/bin/activate     # macOS / Linux
.\.venv\Scripts\activate      # Windows PowerShell

✅ Prompt sekarang harus dimulai dengan (.venv)—itu berarti Anda sudah berada di dalam env.

Langkah 3 Instal dependensi

pip install -r requirements.txt

Langsung ke Bagian 3 tentang API keys

2. Opsi B – VS Code Dev Container (Docker)

Kami menyiapkan repositori dan kursus ini dengan development container yang memiliki runtime Universal yang dapat mendukung pengembangan Python3, .NET, Node.js, dan Java. Konfigurasi terkait didefinisikan dalam file devcontainer.json yang terletak di folder .devcontainer/ di root repositori ini.

Mengapa memilih ini?
Lingkungan identik dengan Codespaces; tidak ada pergeseran dependensi.

Langkah 0 Instal tambahan

Docker Desktop – pastikan docker --version berfungsi.
Ekstensi VS Code Remote – Containers (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Langkah 1 Buka repo di VS Code

File ▸ Open Folder… → generative-ai-for-beginners

VS Code mendeteksi .devcontainer/ dan menampilkan prompt.

Langkah 2 Buka kembali dalam container

Klik “Reopen in Container”. Docker membangun image (≈ 3 menit pertama kali).
Saat prompt terminal muncul, Anda sudah berada di dalam container.

2. Opsi C – Miniconda

Miniconda adalah installer ringan untuk memasang Conda, Python, serta beberapa paket.
Conda sendiri adalah manajer paket, yang memudahkan pengaturan dan pergantian antara berbagai virtual environment dan paket Python. Ini juga berguna untuk memasang paket yang tidak tersedia melalui pip.

Langkah 0 Instal Miniconda

Ikuti panduan instalasi MiniConda untuk mengaturnya.

conda --version

Langkah 1 Buat virtual environment

Buat file environment baru (environment.yml). Jika Anda mengikuti menggunakan Codespaces, buat ini di dalam direktori .devcontainer, jadi .devcontainer/environment.yml.

Langkah 2 Isi file environment Anda

Tambahkan potongan berikut ke environment.yml Anda

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

Langkah 3 Buat environment Conda Anda

Jalankan perintah di bawah ini di command line/terminal Anda

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # sub path .devcontainer hanya berlaku untuk pengaturan Codespace saja
conda activate ai4beg

Lihat panduan environment Conda jika Anda mengalami masalah.

2 Opsi D – Jupyter Klasik / Jupyter Lab (di browser Anda)

Untuk siapa ini?
Siapa saja yang menyukai antarmuka Jupyter klasik atau ingin menjalankan notebook tanpa VS Code.

Langkah 1 Pastikan Jupyter terpasang

Untuk memulai Jupyter secara lokal, buka terminal/command line, navigasi ke direktori kursus, dan jalankan:

jupyter notebook

atau

jupyterhub

Ini akan memulai instance Jupyter dan URL untuk mengaksesnya akan ditampilkan di jendela command line.

Setelah Anda mengakses URL tersebut, Anda harus melihat garis besar kursus dan dapat menavigasi ke file *.ipynb mana pun. Misalnya, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Tambahkan API Keys Anda

Menjaga API keys Anda tetap aman dan terlindungi penting saat membangun aplikasi apa pun. Kami menyarankan untuk tidak menyimpan API keys langsung di kode Anda. Meng-commit detail tersebut ke repositori publik dapat menyebabkan masalah keamanan dan bahkan biaya yang tidak diinginkan jika digunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.
Berikut panduan langkah demi langkah tentang cara membuat file .env untuk Python dan menambahkan GITHUB_TOKEN:

  1. Navigasi ke Direktori Proyek Anda: Buka terminal atau command prompt dan navigasi ke direktori root proyek Anda di mana Anda ingin membuat file .env.

    cd path/to/your/project

  2. Buat File .env: Gunakan editor teks favorit Anda untuk membuat file baru bernama .env. Jika menggunakan command line, Anda dapat menggunakan touch (pada sistem berbasis Unix) atau echo (pada Windows):

    Sistem berbasis Unix:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Edit File .env: Buka file .env di editor teks (misalnya, VS Code, Notepad++, atau editor lain). Tambahkan baris berikut ke file, ganti your_github_token_here dengan token GitHub Anda yang sebenarnya:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Simpan File: Simpan perubahan dan tutup editor teks.

  5. Instal python-dotenv: Jika belum, Anda perlu memasang paket python-dotenv untuk memuat variabel lingkungan dari file .env ke aplikasi Python Anda. Anda dapat memasangnya menggunakan pip:

    pip install python-dotenv

  6. Muat Variabel Lingkungan di Skrip Python Anda: Dalam skrip Python Anda, gunakan paket python-dotenv untuk memuat variabel lingkungan dari file .env:

    from dotenv import load_dotenv
import os

# Muat variabel lingkungan dari file .env
load_dotenv()

# Akses variabel GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

Selesai! Anda telah berhasil membuat file .env, menambahkan token GitHub Anda, dan memuatnya ke aplikasi Python Anda.

🔐 Jangan pernah commit .env—file ini sudah ada di .gitignore.
Instruksi lengkap penyedia ada di providers.md.

4. Apa selanjutnya?

Saya ingin… Pergi ke…
Mulai Pelajaran 1 01-introduction-to-genai
Mengatur Penyedia LLM providers.md
Bertemu pelajar lain Bergabung dengan Discord kami

5. Pemecahan Masalah

Gejala Solusi
python not found Tambahkan Python ke PATH atau buka kembali terminal setelah instalasi
pip tidak bisa membangun wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel lalu coba lagi.
ModuleNotFoundError: dotenv Jalankan pip install -r requirements.txt (env belum terpasang).
Docker build gagal No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → tingkatkan ukuran disk.
VS Code terus meminta untuk membuka ulang Anda mungkin mengaktifkan kedua Opsi; pilih salah satu (venv atau container)
OpenAI 401 / 429 errors Periksa nilai OPENAI_API_KEY / batas permintaan.
Error menggunakan Conda Pasang pustaka Microsoft AI menggunakan conda install -c microsoft azure-ai-ml

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berusaha untuk akurasi, harap diingat bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sahih. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau salah tafsir yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.