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02-setup-local.md

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02-setup-local.md

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本地設定 🖥️

如果你喜歡在自己的筆記型電腦上運行所有內容，請使用本指南。
你有兩條路徑：(A) 原生 Python + virtual-env 或 (B) 使用 Docker 的 VS Code 開發容器。
選擇你覺得較容易的方式——兩者都能達到相同的課程效果。

1. 先決條件

工具 版本 / 備註
Python 3.10 以上（可從 https://python.org 取得）
Git 最新版本（隨 Xcode / Windows Git / Linux 套件管理器附帶）
VS Code 選用但推薦 https://code.visualstudio.com
Docker Desktop 僅限 選項 B。免費安裝：https://docs.docker.com/desktop/

💡 提示 – 在終端機驗證工具：
python --version、git --version、docker --version、code --version

2. 選項 A – 原生 Python（最快）

步驟 1 克隆此倉庫

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

步驟 2 建立並啟用虛擬環境

python -m venv .venv          # 製作一個
source .venv/bin/activate     # macOS / Linux
.\.venv\Scripts\activate      # Windows PowerShell

✅ 提示符現在應該以 (.venv) 開頭——表示你已進入虛擬環境。

步驟 3 安裝依賴套件

pip install -r requirements.txt

跳至第 3 節 API 金鑰

2. 選項 B – VS Code 開發容器（Docker）

我們使用 開發容器 設定此倉庫和課程，該容器具備通用執行環境，可支援 Python3、.NET、Node.js 和 Java 開發。相關設定定義於本倉庫根目錄的 .devcontainer/ 資料夾中的 devcontainer.json 檔案。

為什麼選擇這個？
環境與 Codespaces 完全相同；避免依賴漂移。

步驟 0 安裝額外工具

Docker Desktop – 確認 docker --version 可用。
VS Code Remote – Containers 擴充套件（ID: ms-vscode-remote.remote-containers）。

步驟 1 在 VS Code 開啟倉庫

檔案 ▸ 開啟資料夾… → generative-ai-for-beginners

VS Code 會偵測到 .devcontainer/ 並跳出提示。

步驟 2 重新在容器中開啟

點擊「Reopen in Container」。Docker 會建立映像檔（首次約 3 分鐘）。
當終端機提示出現時，表示你已進入容器。

2. 選項 C – Miniconda

Miniconda 是一個輕量級安裝器，用於安裝 Conda、Python 以及部分套件。
Conda 本身是一個套件管理器，方便設定和切換不同的 Python 虛擬環境 和套件。它也方便安裝 pip 無法取得的套件。

步驟 0 安裝 Miniconda

依照 MiniConda 安裝指南 進行安裝。

conda --version

步驟 1 建立虛擬環境檔案

建立一個新的環境檔案 (environment.yml)。如果你使用 Codespaces，請在 .devcontainer 目錄下建立，即 .devcontainer/environment.yml。

步驟 2 填寫環境檔案內容

將以下片段加入你的 environment.yml

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

步驟 3 建立 Conda 環境

在命令列/終端機執行以下指令

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer 子路徑只適用於 Codespace 設定
conda activate ai4beg

如遇問題，請參考 Conda 環境指南。

2 選項 D – 傳統 Jupyter / Jupyter Lab（瀏覽器中）

適合誰？
喜歡經典 Jupyter 介面或想在不使用 VS Code 的情況下執行筆記本的人。

步驟 1 確認已安裝 Jupyter

要在本地啟動 Jupyter，請打開終端機/命令列，切換到課程目錄，執行：

jupyter notebook

或

jupyterhub

這會啟動一個 Jupyter 實例，並在命令列視窗中顯示存取的 URL。

存取該 URL 後，你應該能看到課程大綱並瀏覽任何 *.ipynb 檔案。例如，08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb。

3. 新增你的 API 金鑰

在建立任何應用程式時，保護你的 API 金鑰安全非常重要。我們建議不要直接將 API 金鑰存放在程式碼中。將這些資訊提交到公開倉庫可能導致安全問題，甚至被惡意使用而產生不必要的費用。
以下是如何為 Python 建立 .env 檔案並新增 GITHUB_TOKEN 的逐步指南：

  1. 切換到你的專案目錄：打開終端機或命令提示字元，切換到你想建立 .env 檔案的專案根目錄。

    cd path/to/your/project

  2. 建立 .env 檔案：使用你偏好的文字編輯器建立一個名為 .env 的新檔案。如果使用命令列，可以用 touch（Unix 系統）或 echo（Windows）：

    Unix 系統：

    touch .env

    Windows：

    echo . > .env

  3. 編輯 .env 檔案：用文字編輯器（例如 VS Code、Notepad++ 或其他）開啟 .env 檔案。加入以下一行，將 your_github_token_here 替換成你的實際 GitHub 令牌：

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. 儲存檔案：儲存變更並關閉編輯器。

  5. 安裝 python-dotenv：如果尚未安裝，你需要安裝 python-dotenv 套件，讓 Python 應用程式能從 .env 檔案載入環境變數。可用 pip 安裝：

    pip install python-dotenv

  6. 在 Python 腳本中載入環境變數：在你的 Python 腳本中，使用 python-dotenv 套件載入 .env 檔案中的環境變數：

    from dotenv import load_dotenv
import os

# 從 .env 檔案載入環境變數
load_dotenv()

# 存取 GITHUB_TOKEN 變數
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

完成！你已成功建立 .env 檔案，新增 GitHub 令牌，並在 Python 應用程式中載入。

🔐 切勿提交 .env 檔案——它已被加入 .gitignore。
完整的提供者說明請參考 providers.md。

4. 接下來做什麼？

我想要… 前往…
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5. 疑難排解

症狀 解決方法
找不到 python 將 Python 加入 PATH，或安裝後重新開啟終端機
Windows 下 pip 無法建立 wheels 執行 pip install --upgrade pip setuptools wheel 後重試
ModuleNotFoundError: dotenv 執行 pip install -r requirements.txt（虛擬環境未安裝）
Docker 建置失敗 No space left Docker Desktop ▸ 設定 ▸ 資源 → 增加磁碟空間
VS Code 持續提示重新開啟 可能同時啟用了兩個選項；選擇一個（venv 或 容器）
OpenAI 401 / 429 錯誤 檢查 OPENAI_API_KEY 值 / 請求速率限制
Conda 使用錯誤 使用 conda install -c microsoft azure-ai-ml 安裝 Microsoft AI 函式庫

免責聲明： 本文件係使用人工智能翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我哋致力於確保準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件以其母語版本為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我哋對因使用本翻譯而引致之任何誤解或誤釋概不負責。