Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
223 lines (149 loc) · 9.41 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

223 lines (149 loc) · 9.41 KB

Lokalna namestitev 🖥️

Uporabite ta vodič, če želite vse poganjati na svojem prenosniku.
Imate dve poti: (A) izvorni Python + virtualno okolje ali (B) VS Code Dev Container z Dockerjem.
Izberite tisto, ki vam je lažja – obe vodita do istih lekcij.

1. Predpogoji

Orodje Verzija / Opombe
Python 3.10 + (prenesite na https://python.org)
Git Najnovejši (priložen z Xcode / Git za Windows / upravitelj paketov za Linux)
VS Code Neobvezno, a priporočeno https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Samo za možnost B. Brezplačna namestitev: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Namig – Preverite orodja v terminalu:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Možnost A – Izvorni Python (najhitrejši)

Korak 1 Klonirajte ta repozitorij

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

Korak 2 Ustvarite in aktivirajte virtualno okolje

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

✅ Poziv naj se zdaj začne z (.venv) – to pomeni, da ste znotraj okolja.

Korak 3 Namestite odvisnosti

pip install -r requirements.txt

Preskočite na razdelek 3 o API ključih

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

Ta repozitorij in tečaj smo nastavili z razvojnim kontejnerjem, ki ima univerzalno okolje za izvajanje, ki podpira Python3, .NET, Node.js in Java razvoj. Sorodna konfiguracija je definirana v datoteki devcontainer.json, ki se nahaja v mapi .devcontainer/ v korenu tega repozitorija.

Zakaj izbrati to?
Enako okolje kot Codespaces; brez odstopanj v odvisnostih.

Korak 0 Namestite dodatke

Docker Desktop – preverite, da docker --version deluje.
Razširitev VS Code Remote – Containers (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Korak 1 Odprite repozitorij v VS Code

Datoteka ▸ Odpri mapo… → generative-ai-for-beginners

VS Code zazna .devcontainer/ in prikaže poziv.

Korak 2 Ponovno odprite v kontejnerju

Kliknite “Reopen in Container”. Docker zgradi sliko (≈ 3 min prvič).
Ko se pojavi terminalski poziv, ste znotraj kontejnerja.

2. Možnost C – Miniconda

Miniconda je lahek namestitveni program za namestitev Conda, Pythona in nekaj paketov.
Conda je upravitelj paketov, ki omogoča enostavno nastavitev in preklapljanje med različnimi Python virtualnimi okolji in paketi. Prav tako je uporaben za namestitev paketov, ki niso na voljo preko pip.

Korak 0 Namestite Minicondo

Sledite MiniConda namestitvenemu vodiču za nastavitev.

conda --version

Korak 1 Ustvarite virtualno okolje

Ustvarite novo datoteko okolja (environment.yml). Če sledite navodilom v Codespaces, jo ustvarite v mapi .devcontainer, torej .devcontainer/environment.yml.

Korak 2 Izpolnite datoteko okolja

Dodajte naslednji odlomek v vašo datoteko environment.yml

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

Korak 3 Ustvarite Conda okolje

Zaženite spodnje ukaze v ukazni vrstici/terminalu

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # Podpot .devcontainer velja samo za nastavitve Codespace
conda activate ai4beg

Če naletite na težave, si oglejte vodič za Conda okolja.

2 Možnost D – Klasični Jupyter / Jupyter Lab (v brskalniku)

Za koga je to?
Za vse, ki imajo radi klasični Jupyter vmesnik ali želijo poganjati zvezke brez VS Code.

Korak 1 Preverite, da je Jupyter nameščen

Za zagon Jupyter lokalno odprite terminal/ukazno vrstico, pojdite v mapo tečaja in izvedite:

jupyter notebook

ali

jupyterhub

To bo zagnalo Jupyter instanco in URL za dostop bo prikazan v ukazni vrstici.

Ko dostopate do URL-ja, bi morali videti oris tečaja in lahko dostopate do katere koli datoteke *.ipynb. Na primer, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Dodajte svoje API ključe

Pomembno je, da so vaši API ključi varni in zaščiteni pri gradnji katere koli aplikacije. Priporočamo, da ne shranjujete API ključev neposredno v vašo kodo. Če te podatke potisnete v javni repozitorij, lahko pride do varnostnih težav in celo nezaželenih stroškov, če jih uporabi zlonamerna oseba.
Tukaj je korak za korakom vodič, kako ustvariti .env datoteko za Python in dodati GITHUB_TOKEN:

  1. Pojdite v mapo vašega projekta: Odprite terminal ali ukazno vrstico in pojdite v korensko mapo vašega projekta, kjer želite ustvariti .env datoteko.

    cd path/to/your/project

  2. Ustvarite .env datoteko: Uporabite svoj najljubši urejevalnik besedila za ustvarjanje nove datoteke z imenom .env. Če uporabljate ukazno vrstico, lahko uporabite touch (na Unix sistemih) ali echo (na Windows):

    Unix sistemi:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Uredite .env datoteko: Odprite .env datoteko v urejevalniku besedila (npr. VS Code, Notepad++ ali katerem koli drugem urejevalniku). Dodajte naslednjo vrstico v datoteko, pri čemer your_github_token_here zamenjajte z vašim dejanskim GitHub žetonom:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Shranjevanje datoteke: Shranite spremembe in zaprite urejevalnik besedila.

  5. Namestite python-dotenv: Če ga še niste, morate namestiti paket python-dotenv, da naložite spremenljivke okolja iz .env datoteke v vašo Python aplikacijo. Namestite ga lahko z pip:

    pip install python-dotenv

  6. Naložite spremenljivke okolja v vaš Python skript: V vašem Python skriptu uporabite paket python-dotenv, da naložite spremenljivke okolja iz .env datoteke:

    from dotenv import load_dotenv
import os

# Naloži okoljske spremenljivke iz datoteke .env
load_dotenv()

# Dostop do spremenljivke GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

To je to! Uspešno ste ustvarili .env datoteko, dodali vaš GitHub žeton in ga naložili v vašo Python aplikacijo.

🔐 Nikoli ne potiskajte .env – že je v .gitignore.
Celotna navodila ponudnika so v providers.md.

4. Kaj sledi?

Želim… Pojdi na…
Začni lekcijo 1 01-introduction-to-genai
Nastavi LLM ponudnika providers.md
Spoznaj druge učence Pridruži se našemu Discordu

5. Reševanje težav

Simptom Popravek
python not found Dodajte Python v PATH ali ponovno odprite terminal po namestitvi
pip ne more sestaviti koles (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel in poskusite znova.
ModuleNotFoundError: dotenv Zaženite pip install -r requirements.txt (okolje ni bilo nameščeno).
Docker build ne uspe Ni več prostora Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → povečajte velikost diska.
VS Code stalno zahteva ponovno odpiranje Morda imate aktivni obe možnosti; izberite eno (venv ali kontejner)
OpenAI 401 / 429 napake Preverite vrednost OPENAI_API_KEY / omejitve hitrosti zahtevkov.
Napake pri uporabi Conca Namestite Microsoft AI knjižnice z conda install -c microsoft azure-ai-ml

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo.