Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
223 lines (149 loc) · 9.73 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

223 lines (149 loc) · 9.73 KB

Configurare locală 🖥️

Folosește acest ghid dacă preferi să rulezi totul pe propriul laptop.
Ai două opțiuni: (A) Python nativ + virtual-env sau (B) VS Code Dev Container cu Docker.
Alege ce ți se pare mai ușor—ambele duc la aceleași lecții.

1. Cerințe preliminare

Unealtă Versiune / Note
Python 3.10 + (descarcă de la https://python.org)
Git Ultima versiune (vine cu Xcode / Git pentru Windows / manager de pachete Linux)
VS Code Opțional, dar recomandat https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Doar pentru Opțiunea B. Instalare gratuită: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Sfat – Verifică uneltele în terminal:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Opțiunea A – Python nativ (cea mai rapidă)

Pasul 1 Clonează acest repo

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

Pasul 2 Creează și activează un mediu virtual

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

✅ Promptul ar trebui acum să înceapă cu (.venv)—asta înseamnă că ești în mediul virtual.

Pasul 3 Instalează dependențele

pip install -r requirements.txt

Sari la Secțiunea 3 despre Cheile API

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

Am configurat acest repository și curs cu un container de dezvoltare care are un runtime universal ce poate suporta dezvoltare Python3, .NET, Node.js și Java. Configurația aferentă este definită în fișierul devcontainer.json aflat în folderul .devcontainer/ din rădăcina acestui repository.

De ce să alegi asta?
Mediu identic cu Codespaces; fără derapaje de dependențe.

Pasul 0 Instalează elementele suplimentare

Docker Desktop – confirmă că docker --version funcționează.
Extensia VS Code Remote – Containers (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Pasul 1 Deschide repo-ul în VS Code

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

VS Code detectează .devcontainer/ și afișează un prompt.

Pasul 2 Redeschide în container

Click pe „Reopen in Container”. Docker construiește imaginea (≈ 3 min prima dată).
Când apare promptul terminalului, ești în container.

2. Opțiunea C – Miniconda

Miniconda este un instalator ușor pentru instalarea Conda, Python, precum și câteva pachete.
Conda este un manager de pachete, care face ușoară configurarea și comutarea între diferite medii virtuale Python și pachete. Este util și pentru instalarea pachetelor care nu sunt disponibile prin pip.

Pasul 0 Instalează Miniconda

Urmează ghidul de instalare MiniConda pentru configurare.

conda --version

Pasul 1 Creează un mediu virtual

Creează un fișier nou de mediu (environment.yml). Dacă folosești Codespaces, creează-l în directorul .devcontainer, adică .devcontainer/environment.yml.

Pasul 2 Completează fișierul de mediu

Adaugă următorul fragment în environment.yml

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

Pasul 3 Creează mediul Conda

Rulează comenzile de mai jos în linia de comandă/terminal

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # Subcalea .devcontainer se aplică doar configurațiilor Codespace
conda activate ai4beg

Consultă ghidul mediilor Conda dacă întâmpini probleme.

2 Opțiunea D – Jupyter clasic / Jupyter Lab (în browser)

Pentru cine este?
Oricine iubește interfața clasică Jupyter sau vrea să ruleze notebook-uri fără VS Code.

Pasul 1 Asigură-te că Jupyter este instalat

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

jupyter notebook

sau

jupyterhub

Aceasta va porni o instanță Jupyter și URL-ul pentru acces 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. De exemplu, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Adaugă-ți Cheile API

Păstrarea cheilor API în siguranță este importantă când construiești orice tip de aplicație. Recomandăm să nu stochezi cheile API direct în cod. Comitearea acestor detalii într-un repository public poate cauza probleme de securitate și chiar costuri nedorite dacă sunt folosite de o persoană rău intenționată.
Iată un ghid pas cu pas pentru a crea un fișier .env pentru Python și a adăuga GITHUB_TOKEN:

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

    cd path/to/your/project

  2. Creează fișierul .env: Folosește editorul preferat pentru a crea un fișier nou numit .env. Dacă folosești linia de comandă, poți folosi touch (pe sisteme Unix) sau echo (pe Windows):

    Sisteme Unix:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

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

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

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

  5. Instalează python-dotenv: Dacă nu ai făcut-o deja, trebuie să instalezi pachetul python-dotenv pentru a încărca variabilele de mediu din fișierul .env în aplicația ta Python. Poți instala cu pip:

    pip install python-dotenv

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

    from dotenv import load_dotenv
import os

# Încarcă variabilele de mediu din fișierul .env
load_dotenv()

# Accesează variabila GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

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

🔐 Nu comita niciodată .env—este deja în .gitignore.
Instrucțiuni complete pentru furnizori sunt în providers.md.

4. Ce urmează?

Vreau să… Merg la…
Încep Lecția 1 01-introduction-to-genai
Configurez un furnizor LLM providers.md
Întâlnesc alți cursanți Alătură-te Discord-ului nostru

5. Depanare

Simptom Soluție
python not found Adaugă Python în PATH sau redeschide terminalul după instalare
pip nu poate construi wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel apoi încearcă din nou.
ModuleNotFoundError: dotenv Rulează pip install -r requirements.txt (mediul nu a fost instalat).
Docker build eșuează No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → mărește spațiul pe disc.
VS Code tot cere să redeschizi Poate ai ambele opțiuni active; alege una (venv sau container)
Erori OpenAI 401 / 429 Verifică valoarea OPENAI_API_KEY / limitele de rată ale cererilor.
Erori folosind Conda Instalează librăriile Microsoft AI cu conda install -c microsoft azure-ai-ml

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.