Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
231 lines (143 loc) · 13.9 KB

README.md

File metadata and controls

231 lines (143 loc) · 13.9 KB

Începutul cursului

Suntem foarte entuziasmați că ai început acest curs și că vei vedea inspirația pentru a crea cu ajutorul AI Generativ!

Pentru a-ți asigura succesul, această pagină delimitează pașii de configurare, cerințele tehnice și unde poți obține ajutor dacă este nevoie.

Pașii de configurare

Pentru a începe cursul, va trebui să finalizezi următorii pași.

1. Fă un fork acestui repo

Fă un fork al întregului repo pe contul tău GitHub pentru a putea modifica orice cod și a finaliza provocările. De asemenea, poți da un star (🌟) acestui repo pentru a-l găsi mai ușor alături de alte repo-uri similare.

2. Creează un codespace

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

În fork-ul tău: Code -> Codespaces -> New on main

Dialog showing buttons to create a codespace

2.1 Adaugă un secret

  1. ⚙️ Iconița de roată dințată -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
  2. Denumește-l OPENAI_API_KEY, lipește cheia ta, Salvează.

3. Ce urmează?

Vreau să… Du-mă la…
Încep Lecția 1 01-introduction-to-genai
Lucrez offline setup-local.md
Configurez un Furnizor LLM providers.md
Cunosc alți cursanți Alătură-te Discord-ului nostru

Depanare

Simptom Soluție
Construirea containerului blocată > 10 min Codespaces ➜ „Rebuild Container”
python: command not found Terminalul nu s-a atașat; apasă + ➜ bash
401 Unauthorized de la OpenAI OPENAI_API_KEY greșit sau expirat
VS Code afișează „Dev container mounting…” Reîncarcă fila browser-ului — uneori Codespaces pierde conexiunea
Lipsă kernel pentru notebook Meniul notebook-ului ➜ Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3

Sistemele bazate pe Unix:

touch .env

Windows:

echo . > .env

  1. 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

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

  3. Instalează python-dotenv: Dacă nu ai făcut deja, va trebui să instalezi pachetul python-dotenv pentru a încărca variabilele de mediu din fișierul .env în aplicația ta Python. Poți instala folosind pip:

    pip install python-dotenv

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

Cum rulezi local pe calculatorul tău

Pentru a rula codul local pe calculator, trebuie să ai instalată o versiune de Python.

Pentru a folosi apoi depozitul, trebuie să îl clonezi:

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

După ce ai totul pregătit, poți începe!

Pași opționali

Instalarea Miniconda

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

Poți urma ghidul de instalare MiniConda pentru configurare.

După instalarea Miniconda, trebuie să clonezi depozitul (dacă nu ai făcut-o deja)

Apoi trebuie să creezi un mediu virtual. Pentru asta, creează un fișier de mediu (environment.yml). Dacă folosești Codespaces, creează fișierul în directorul .devcontainer, astfel .devcontainer/environment.yml.

Completează fișierul tău 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 primești erori când folosești conda, poți instala manual bibliotecile Microsoft AI folosind comanda următoare în terminal.

conda install -c microsoft azure-ai-ml

Fișierul de mediu specifică dependențele necesare. <environment-name> este numele pe care îl vrei pentru mediul Conda, iar <python-version> este versiunea de Python dorită, de exemplu, 3 fiind cea mai recentă versiune majoră.

După aceasta, creează mediul Conda rulând comenzile de mai jos în linia de comandă/terminal:

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

Consultă ghidul pentru medii Conda dacă întâmpini probleme.

Folosirea Visual Studio Code cu extensia pentru Python

Recomandăm să folosești editorul Visual Studio Code (VS Code) cu extensia de suport Python instalată pentru acest curs. Totuși, aceasta este o recomandare și nu o cerință obligatorie.

Notă: Deschizând repo-ul cursului în VS Code, ai opțiunea să configurezi proiectul într-un container. Acest lucru este posibil datorită directorului special .devcontainer din repo-ul cursului. Mai multe detalii mai târziu.

Notă: După ce clonezi și deschizi directorul în VS Code, îți va sugera automat să instalezi extensia de suport Python.

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

Folosirea Jupyter în browser

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

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

jupyter notebook

sau

jupyterhub

Aceasta va porni o instanță de Jupyter, iar URL-ul pentru acces va fi afișat în fereastra terminalului.

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.

Rularea într-un container

O alternativă la configurarea locală pe calculator sau în Codespace este să folosești un container. Directorul special .devcontainer din repo-ul cursului face posibil ca VS Code să configureze proiectul într-un container. În afara Codespaces, acest lucru necesită instalarea Docker, și sincer, implică ceva muncă, așa că recomandăm acest lucru doar celor cu experiență în lucru cu containere.

Una dintre cele mai sigure metode de a-ți proteja cheile API când folosești GitHub Codespaces este folosirea Codspace Secrets. Urmează ghidul privind gestionarea secretelor în Codespaces pentru detalii.

Lecții și cerințe tehnice

Cursul conține 6 lecții teoretice și 6 lecții de programare.

Pentru lecțiile de programare folosim Azure OpenAI Service. Va trebui să ai acces la Azure OpenAI și o cheie API pentru a rula acest cod. Poți aplica pentru acces completând această cerere.

În timp ce aștepți procesarea cererii, fiecare lecție de programare include și un fișier README.md unde poți vedea codul și rezultatele.

Folosirea Azure OpenAI Service pentru prima dată

Dacă este prima dată când lucrezi cu Azure OpenAI service, te rugăm să urmezi acest ghid despre cum să creezi și să implementezi un serviciu Azure OpenAI.

Folosirea API-ului OpenAI pentru prima dată

Dacă este prima dată când folosești API-ul OpenAI, urmează ghidul despre cum să creezi și să folosești interfața.

Cunoaște alți cursanți

Am creat canale în serverul nostru oficial Discord AI Community pentru a putea cunoaște alți cursanți. Este o modalitate excelentă de a face networking cu alți antreprenori, constructori, studenți și oricine dorește să avanseze în AI Generativ.

Join discord channel

Echipa proiectului va fi prezentă și pe acest Discord pentru a ajuta cursanții.

Contribuie

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

Echipa proiectului va urmări toate contribuțiile. Contribuția la open source este o cale excelentă de a-ți construi o carieră în AI Generativ.

Majoritatea contribuțiilor necesită să fii de acord cu un Acord de Licență pentru Contribuitori (CLA) care declară că ai dreptul și efectiv cedezi drepturile noastre să folosim contribuția ta. Detalii găsești pe site-ul CLA, Contributor License Agreement.

Important: când traduci text în acest repo, asigură-te că NU folosești traducere automată. Vom verifica traducerile prin comunitate, așa că te rugăm să oferi traduceri doar în limbi în care ești fluent.

La trimiterea unui pull request, un bot CLA va determina automat dacă trebuie să furnizezi CLA și va marca PR-ul corespunzător (ex: etichetă, comentariu). Urmează instrucțiunile date de bot. Acest pas îl vei face o singură dată, valabil pentru toate repo-urile care folosesc CLA-ul nostru.

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

Hai să începem!

Acum că ați finalizat pașii necesari pentru a parcurge acest curs, să începem prin a obține o introducere în AI Generativ și LLM-uri.

Declinarea responsabilității: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un traducător uman. Nu ne asumăm responsabi­litatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite ce pot apărea în urma utilizării acestei traduceri.