Add Urdu translations for Chapters 0–2

chapters/ur/chapter0/1.mdx

@@ -0,0 +1,112 @@
+```mdx
+# تعارف[[introduction]]
+
+Hugging Face کورس میں خوش آمدید! یہ تعارف آپ کی مدد کرے گا کہ آپ ایک کام کرنے والا ماحول کیسے سیٹ اپ کریں۔ اگر آپ ابھی کورس شروع کر رہے ہیں، تو ہم تجویز کرتے ہیں کہ پہلے [Chapter 1](/course/chapter1) پر ایک نظر ڈالیں، پھر واپس آ کر اپنا ماحول سیٹ اپ کریں تاکہ آپ خود کوڈ آزما سکیں۔
+
+اس کورس میں استعمال ہونے والی تمام لائبریریاں Python پیکجز کی صورت میں دستیاب ہیں، لہٰذا یہاں ہم آپ کو دکھائیں گے کہ Python کا ماحول کیسے سیٹ اپ کریں اور مخصوص لائبریریاں کیسے انسٹال کریں جو آپ کو درکار ہوں گی۔
+
+ہم آپ کے کام کرنے والے ماحول کو سیٹ اپ کرنے کے دو طریقے کور کریں گے: ایک Colab نوٹ بک کا استعمال کرتے ہوئے اور دوسرا Python virtual environment کا استعمال کرتے ہوئے۔ آپ آزاد ہیں کہ وہ طریقہ منتخب کریں جو آپ کے لیے زیادہ موزوں ہو۔ ابتدائی افراد کے لیے ہم زور دیتے ہیں کہ Colab نوٹ بک استعمال کر کے شروع کریں۔
+
+نوٹ کریں کہ ہم Windows سسٹم کو کور نہیں کریں گے۔ اگر آپ Windows استعمال کر رہے ہیں تو ہم تجویز کرتے ہیں کہ Colab نوٹ بک کا استعمال کریں۔ اگر آپ Linux distribution یا macOS استعمال کر رہے ہیں تو آپ یہاں بیان کیے گئے دونوں طریقوں میں سے کوئی بھی استعمال کر سکتے ہیں۔
+
+زیادہ تر کورس اس بات پر منحصر ہے کہ آپ کے پاس ایک Hugging Face اکاؤنٹ موجود ہو۔ ہم تجویز کرتے ہیں کہ ابھی ایک اکاؤنٹ بنا لیں: [create an account](https://huggingface.co/join).
+
+## Google Colab نوٹ بک کا استعمال[[using-a-google-colab-notebook]]
+
+Colab نوٹ بک استعمال کرنا سب سے آسان طریقہ ہے؛ اپنے براؤزر میں نوٹ بک کھولیں اور سیدھا کوڈنگ شروع کریں!
+
+اگر آپ Colab سے واقف نہیں ہیں، تو ہم تجویز کرتے ہیں کہ [introduction](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb) کو فالو کریں۔ Colab آپ کو کچھ accelerating ہارڈ ویئر جیسے کہ GPUs یا TPUs استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور چھوٹے workloads کے لیے یہ مفت ہے۔
+
+جب آپ Colab میں آسانی سے گھومنے پھرنے لگیں، تو ایک نئی نوٹ بک بنائیں اور سیٹ اپ شروع کریں:
+
+<div class="flex justify-center">
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/new_colab.png" alt="An empty colab notebook" width="80%"/>
+</div>
+
+اگلا قدم ان لائبریریوں کو انسٹال کرنا ہے جن کا ہم اس کورس میں استعمال کریں گے۔ ہم انسٹالیشن کے لیے `pip` کا استعمال کریں گے، جو Python کا پیکیج منیجر ہے۔ نوٹ بکس میں، آپ سسٹم کمانڈز کو `!` سے پہلے لگا کر چلا سکتے ہیں، لہٰذا آپ 🤗 Transformers لائبریری کو مندرجہ ذیل طریقے سے انسٹال کر سکتے ہیں:
+
+```
+!pip install transformers
+```
+
+آپ یہ یقینی بنا سکتے ہیں کہ پیکج صحیح طریقے سے انسٹال ہوا ہے، Python runtime کے اندر اسے import کر کے:
+
+```
+import transformers
+```
+
+<div class="flex justify-center">
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/install.gif" alt="A gif showing the result of the two commands above: installation and import" width="80%"/>
+</div>
+
+یہ ایک بہت ہلکا ورژن انسٹال کرتا ہے 🤗 Transformers کا۔ خاص طور پر، کوئی مخصوص machine learning frameworks (جیسے کہ PyTorch یا TensorFlow) انسٹال نہیں ہوتے۔ چونکہ ہم لائبریری کی بہت سی مختلف خصوصیات استعمال کرنے والے ہیں، ہم تجویز کرتے ہیں کہ development ورژن انسٹال کریں، جس کے ساتھ تقریباً ہر ممکن استعمال کے لیے درکار dependencies شامل ہوتی ہیں:
+
+```
+!pip install transformers[sentencepiece]
+```
+
+یہ تھوڑا وقت لے گا، مگر پھر آپ باقی کورس کے لیے تیار ہوں گے!
+
+## Python virtual environment کا استعمال[[using-a-python-virtual-environment]]
+
+اگر آپ Python virtual environment استعمال کرنا پسند کرتے ہیں، تو پہلا قدم یہ ہے کہ اپنے سسٹم پر Python انسٹال کریں۔ ہم تجویز کرتے ہیں کہ [this guide](https://realpython.com/installing-python/) کو فالو کریں تاکہ آپ شروعات کر سکیں۔
+
+جب آپ کے پاس Python انسٹال ہو جائے، تو آپ کو اپنے ٹرمینل میں Python کمانڈز چلانے کے قابل ہونا چاہیے۔ آپ شروع کر سکتے ہیں یہ کمانڈ چلا کر کہ یہ صحیح طریقے سے انسٹال ہے یا نہیں: `python --version`۔ اس سے آپ کے سسٹم پر دستیاب Python ورژن ظاہر ہونا چاہیے۔
+
+جب آپ ٹرمینل میں کوئی Python کمانڈ چلائیں، جیسے کہ `python --version`، تو آپ کو اپنے کمانڈ چلانے والے پروگرام کو "main" Python کے طور پر سمجھنا چاہیے۔ ہم تجویز کرتے ہیں کہ اس main انسٹالیشن کو کسی بھی پیکج سے آزاد رکھیں، اور ہر ایپلیکیشن کے لیے الگ environment بنائیں — اس طرح ہر ایپلیکیشن کے اپنے dependencies اور پیکجز ہوں گے، اور آپ کو دوسرے ایپلیکیشنز کے ساتھ compatibility issues کی فکر نہیں ہوگی۔
+
+Python میں یہ کام [*virtual environments*](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html) کے ذریعے کیا جاتا ہے، جو کہ خود مختار directory trees ہوتے ہیں جن میں ایک مخصوص Python ورژن اور وہ تمام پیکجز شامل ہوتے ہیں جو ایپلیکیشن کو درکار ہوں۔ ایسے virtual environment بنانے کے کئی آلات ہیں، مگر ہم اس مقصد کے لیے Python کا official package استعمال کریں گے، جس کا نام [`venv`](https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv) ہے۔
+
+سب سے پہلے، اس directory کو بنائیں جہاں آپ کی ایپلیکیشن رہنا چاہتی ہے — مثال کے طور پر، آپ اپنے ہوم ڈائریکٹری کے روٹ پر *transformers-course* نام کی نئی directory بنا سکتے ہیں:
+
+```
+mkdir ~/transformers-course
+cd ~/transformers-course
+```
+
+اس directory کے اندر، Python `venv` module استعمال کرتے ہوئے ایک virtual environment بنائیں:
+
+```
+python -m venv .env
+```
+
+اب آپ کے پاس ایک directory ہوگی جس کا نام *.env* ہے، جو آپ کے باقی خالی فولڈر میں موجود ہوگی:
+
+```
+ls -a
+```
+
+```out
+.      ..    .env
+```
+
+آپ اپنے virtual environment میں activate اور deactivate scripts کے ذریعے داخل اور باہر جا سکتے ہیں:
+
+```
+# Activate the virtual environment
+source .env/bin/activate
+
+# Deactivate the virtual environment
+deactivate
+```
+
+آپ یہ یقینی بنا سکتے ہیں کہ environment activate ہو چکا ہے، `which python` کمانڈ چلا کر: اگر یہ virtual environment کی طرف اشارہ کرتا ہے تو آپ نے کامیابی سے activate کر لیا ہے!
+
+```
+which python
+```
+
+```out
+/home/<user>/transformers-course/.env/bin/python
+```
+
+### Dependencies انسٹال کرنا[[installing-dependencies]]
+
+پچھلے سیکشن میں Google Colab کے استعمال کے بارے میں، اب آپ کو وہ پیکجز انسٹال کرنے کی ضرورت ہے جن کی آپ کو آگے چلنے کے لیے ضرورت ہوگی۔ پھر سے، آپ `pip` پیکیج منیجر کا استعمال کرتے ہوئے 🤗 Transformers کا development ورژن انسٹال کر سکتے ہیں:
+
+```
+pip install "transformers[sentencepiece]"
+```
+
+اب آپ مکمل طور پر سیٹ اپ ہو چکے ہیں اور آگے بڑھنے کے لیے تیار ہیں!
+```