README.md

Începerea acestui curs

Suntem foarte entuziasmați că începi acest curs și suntem curioși să vedem ce te inspiră să construiești cu AI Generativ!

Pentru a te asigura de succes, această pagină prezintă pașii de configurare, cerințele tehnice și unde poți obține ajutor dacă este necesar.

Pași de configurare

Pentru a începe acest curs, va trebui să completezi următorii pași.

1. Fork acest repo

Fork acest repo întreg în contul tău de GitHub pentru a putea modifica orice cod și a completa provocările. De asemenea, poți adăuga o stea (🌟) acestui repo pentru a-l găsi mai ușor, împreună cu repo-urile conexe.

2. Creează un codespace

Pentru a evita problemele de dependență la rularea codului, recomandăm să rulezi acest curs într-un GitHub Codespaces.

Acesta poate fi creat selectând opțiunea Code pe versiunea fork-uită a acestui repo și alegând opțiunea Codespaces.

3. Stocarea cheilor API

Păstrarea cheilor API în siguranță este importantă când construiești orice tip de aplicație. Recomandăm să nu stochezi cheile API direct în codul tău. Comitearea acestor detalii într-un repo public ar putea duce la probleme de securitate și chiar costuri nedorite dacă sunt folosite de o persoană rău intenționată. Iată un ghid pas cu pas despre cum să creezi un fișier .env pentru Python și să adaugi GITHUB_TOKEN:

1. Navighează la Directorul Proiectului Tău: Deschide terminalul sau promptul de comandă și navighează la directorul rădăcină al proiectului tău unde vrei să creezi fișierul .env.

   cd path/to/your/project

2. Creează Fișierul .env: Folosește editorul de text preferat pentru a crea un nou fișier numit .env. Dacă folosești linia de comandă, poți utiliza touch (on Unix-based systems) or echo (pe Windows):

   Sisteme bazate pe Unix:

   touch .env

   Windows:

   echo . > .env

3. Editează Fișierul .env: Deschide fișierul .env într-un editor de text (de exemplu, VS Code, Notepad++ sau orice alt editor). Adaugă următoarea linie în fișier, înlocuind your_github_token_here cu token-ul tău GitHub:

   GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

4. Salvează Fișierul: Salvează modificările și închide editorul de text.

5. Instalează pachetul python-dotenv: If you haven't already, you'll need to install the python-dotenv pentru a încărca variabilele de mediu din fișierul .env în aplicația ta Python. Poți să-l instalezi folosind pip:

   pip install python-dotenv

6. Încarcă Variabilele de Mediu în Scriptul Tău Python: În scriptul tău Python, folosește pachetul python-dotenv pentru a încărca variabilele de mediu din fișierul .env:

   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)

Gata! Ai creat cu succes un fișier .env, ai adăugat token-ul tău GitHub și l-ai încărcat în aplicația ta Python.

Cum să rulezi local pe computerul tău

Pentru a rula codul local pe computerul tău, va trebui să ai o versiune de Python instalată.

Pentru a folosi repo-ul, trebuie să-l clonezi:

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

Odată ce ai totul verificat, poți începe!

Pași opționali

Instalarea Miniconda

Miniconda este un instalator ușor pentru a instala Conda, Python, precum și câteva pachete. Conda în sine este un manager de pachete, care face ușor să configurezi și să comuți între diferite medii virtuale Python și pachete. Este, de asemenea, util pentru a instala pachete care nu sunt disponibile prin pip.

You can follow the MiniConda installation guide to set it up.

With Miniconda installed, you need to clone the repository (if you haven't already)

Next, you need to create a virtual environment. To do this with Conda, go ahead and create a new environment file (environment.yml). If you are following along using Codespaces, create this within the .devcontainer directory, thus .devcontainer/environment.yml.

Continuă și completează fișierul de mediu cu fragmentul de mai jos:

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

Dacă întâmpini erori folosind conda, poți instala manual Bibliotecile Microsoft AI folosind următoarea comandă într-un terminal.

conda install -c microsoft azure-ai-ml

Fișierul de mediu specifică dependențele de care avem nevoie. <environment-name> refers to the name you would like to use for your Conda environment, and <python-version> is the version of Python you would like to use, for example, 3 este cea mai recentă versiune majoră de Python.

Cu asta făcut, poți crea mediul Conda rulând comenzile de mai jos în linia de comandă/terminalul tău

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

Consultă ghidul de medii Conda dacă întâmpini probleme.

Utilizarea Visual Studio Code cu extensia de suport Python

Recomandăm utilizarea editorului Visual Studio Code (VS Code) cu extensia de suport Python instalată pentru acest curs. Acesta este, totuși, mai mult o recomandare și nu o cerință definitivă.

Notă: Deschizând repo-ul cursului în VS Code, ai opțiunea să configurezi proiectul într-un container. Acest lucru se datorează directorului special .devcontainer găsit în cadrul repo-ului cursului. Mai multe despre asta mai târziu.

Notă: Odată ce clonezi și deschizi directorul în VS Code, acesta îți va sugera automat să instalezi o extensie de suport Python.

Notă: Dacă VS Code îți sugerează să redeschizi repo-ul într-un container, refuză această cerere pentru a folosi versiunea locală instalată de Python.

Utilizarea Jupyter în browser

Poți lucra și la proiect folosind mediul Jupyter direct în browserul tău. Atât Jupyter clasic cât și Jupyter Hub oferă un mediu de dezvoltare plăcut cu funcționalități precum auto-completare, evidențierea codului etc.

Pentru a porni Jupyter local, mergi la terminal/linia de comandă, navighează la directorul cursului și execută:

jupyter notebook

sau

jupyterhub

Aceasta va porni o instanță Jupyter și URL-ul pentru a o accesa va fi afișat în fereastra liniei de comandă.

Odată ce accesezi URL-ul, ar trebui să vezi structura cursului și să poți naviga la orice fișier *.ipynb file. For example, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

Running in a container

An alternative to setting everything up on your computer or Codespace is to use a container. The special .devcontainer folder within the course repository makes it possible for VS Code to set up the project within a container. Outside of Codespaces, this will require the installation of Docker, and quite frankly, it involves a bit of work, so we recommend this only to those with experience working with containers.

One of the best ways to keep your API keys secure when using GitHub Codespaces is by using Codespace Secrets. Please follow the Codespaces secrets management guide to learn more about this.

Lessons and Technical Requirements

The course has 6 concept lessons and 6 coding lessons.

For the coding lessons, we are using the Azure OpenAI Service. You will need access to the Azure OpenAI service and an API key to run this code. You can apply to get access by completing this application.

While you wait for your application to be processed, each coding lesson also includes a README.md unde poți vizualiza codul și rezultatele.

Utilizarea serviciului Azure OpenAI pentru prima dată

Dacă este prima dată când lucrezi cu serviciul Azure OpenAI, te rugăm să urmezi acest ghid despre cum să creezi și să implementezi o resursă de Serviciu Azure OpenAI.

Utilizarea API-ului OpenAI pentru prima dată

Dacă este prima dată când lucrezi cu API-ul OpenAI, te rugăm să urmezi ghidul despre cum să creezi și să folosești Interfața.

Cunoaște alți cursanți

Am creat canale în serverul nostru oficial de Discord al Comunității AI AI Community Discord server pentru a întâlni alți cursanți. Aceasta este o modalitate excelentă de a face networking cu alți antreprenori, constructori, studenți și oricine dorește să se dezvolte în AI Generativ.

Echipa de proiect va fi de asemenea pe acest server Discord pentru a ajuta orice cursanți.

Contribuie

Acest curs este o inițiativă open-source. Dacă vezi zone de îmbunătățire sau probleme, te rugăm să creezi un Pull Request sau să înregistrezi o problemă GitHub.

Echipa de proiect va urmări toate contribuțiile. A contribui la open source este o modalitate uimitoare de a-ți construi cariera în AI Generativ.

Majoritatea contribuțiilor necesită să fii de acord cu un Acord de Licență pentru Contribuitori (CLA) declarând că ai dreptul și că acorzi drepturile de a folosi contribuția ta. Pentru detalii, vizitează CLA, site-ul Acordului de Licență pentru Contribuitori.

Important: când traduci text în acest repo, te rugăm să te asiguri că nu folosești traduceri automate. Vom verifica traducerile prin comunitate, așa că te rugăm să te oferi voluntar pentru traduceri doar în limbile în care ești competent.

Când trimiți un pull request, un bot CLA va determina automat dacă trebuie să furnizezi un CLA și va decora PR-ul corespunzător (de exemplu, etichetă, comentariu). Urmează pur și simplu instrucțiunile furnizate de bot. Va trebui să faci asta o singură dată pentru toate repo-urile care folosesc CLA-ul nostru.

Acest proiect a adoptat Codul de Conduită Open Source Microsoft. Pentru mai multe informații, citește FAQ-ul Codului de Conduită sau contactează Email opencode pentru întrebări sau comentarii suplimentare.

Să începem

Acum că ai completat pașii necesari pentru a finaliza acest curs, să începem cu o introducere în AI Generativ și LLM-uri.

Declinare:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți de faptul că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională umană. Nu suntem responsabili pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.