Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 9.95 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 9.95 KB

Lokálne nastavenie 🖥️

Použite tento návod, ak chcete všetko spúšťať na svojom vlastnom notebooku.
Máte dve možnosti: (A) natívny Python + virtual-env alebo (B) VS Code Dev Container s Dockerom.
Vyberte si, čo vám viac vyhovuje—obe cesty vedú k rovnakým lekciám.

1. Požiadavky

Nástroj Verzia / Poznámky
Python 3.10 + (stiahnite z https://python.org)
Git Najnovší (súčasť Xcode / Git for Windows / správca balíčkov v Linuxe)
VS Code Voliteľné, ale odporúčané https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Len pre možnosť B. Bezplatná inštalácia: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Tip – Overte si nástroje v termináli:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Možnosť A – Natívny Python (najrýchlejšie)

Krok 1 Naklonujte toto repo

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

Krok 2 Vytvorte a aktivujte virtuálne prostredie

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

✅ Výzva v termináli by teraz mala začínať (.venv)—to znamená, že ste vo virtuálnom prostredí.

Krok 3 Nainštalujte závislosti

pip install -r requirements.txt

Preskočte na časť 3 o API kľúčoch

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

Tento repozitár a kurz sme pripravili s vývojovým kontajnerom, ktorý má univerzálne prostredie podporujúce Python3, .NET, Node.js aj Java vývoj. Súvisiaca konfigurácia je v súbore devcontainer.json v priečinku .devcontainer/ v koreňovom adresári repozitára.

Prečo si vybrať toto? Identické prostredie ako Codespaces; žiadne rozdiely v závislostiach.

Krok 0 Nainštalujte doplnky

Docker Desktop – overte, že docker --version funguje. VS Code Remote – Containers rozšírenie (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Krok 1 Otvorte repo vo VS Code

Súbor ▸ Otvoriť priečinok… → generative-ai-for-beginners

VS Code rozpozná .devcontainer/ a zobrazí výzvu.

Krok 2 Otvorte v kontajneri

Kliknite na “Reopen in Container”. Docker vytvorí image (prvýkrát to trvá asi 3 minúty). Keď sa objaví výzva v termináli, ste vo vnútri kontajnera.

2. Možnosť C – Miniconda

Miniconda je odľahčený inštalátor na inštaláciu Conda, Pythonu a niekoľkých balíčkov. Conda je správca balíčkov, ktorý uľahčuje nastavenie a prepínanie medzi rôznymi Python virtuálnymi prostrediami a balíčkami. Hodí sa aj na inštaláciu balíčkov, ktoré nie sú dostupné cez pip.

Krok 0 Inštalujte Miniconda

Postupujte podľa návodu na inštaláciu MiniConda.

conda --version

Krok 1 Vytvorte virtuálne prostredie

Vytvorte nový súbor prostredia (environment.yml). Ak pracujete v Codespaces, vytvorte ho v priečinku .devcontainer, teda .devcontainer/environment.yml.

Krok 2 Vyplňte súbor prostredia

Pridajte nasledujúci úryvok do svojho environment.yml

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

Krok 3 Vytvorte Conda prostredie

Spustite nasledujúce príkazy v príkazovom riadku/termináli

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

Ak narazíte na problémy, pozrite si návod na prostredia Conda.

2 Možnosť D – Klasický Jupyter / Jupyter Lab (vo vašom prehliadači)

Pre koho je to určené?
Pre každého, kto má rád klasické rozhranie Jupyter alebo chce spúšťať notebooky bez VS Code.

Krok 1 Skontrolujte, či je Jupyter nainštalovaný

Na spustenie Jupyteru lokálne prejdite do terminálu/príkazového riadku, prejdite do priečinka s kurzom a spustite:

jupyter notebook

alebo

jupyterhub

Tým sa spustí inštancia Jupyteru a v príkazovom riadku sa zobrazí URL na prístup.

Po otvorení tejto URL by ste mali vidieť osnovu kurzu a môžete prechádzať do ľubovoľného *.ipynb súboru. Napríklad 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Pridajte svoje API kľúče

Udržiavať svoje API kľúče v bezpečí je dôležité pri vývoji akýchkoľvek aplikácií. Odporúčame neukladať API kľúče priamo do kódu. Ak by ste ich omylom zverejnili v repozitári, mohlo by to viesť k bezpečnostným problémom a nechceným nákladom, ak by ich niekto zneužil. Tu je postup, ako vytvoriť súbor .env pre Python a pridať GITHUB_TOKEN:

  1. Prejdite do priečinka projektu: Otvorte terminál alebo príkazový riadok a prejdite do koreňového adresára projektu, kde chcete vytvoriť súbor .env.

    cd path/to/your/project

  2. Vytvorte súbor .env: Použite svoj obľúbený textový editor na vytvorenie nového súboru s názvom .env. Ak používate príkazový riadok, môžete použiť touch (na Unix systémoch) alebo echo (na Windows):

    Unix systémy:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Upravte súbor .env: Otvorte súbor .env v textovom editore (napr. VS Code, Notepad++ alebo inom). Pridajte do súboru nasledujúci riadok, kde your_github_token_here nahraďte vaším skutočným GitHub tokenom:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Uložte súbor: Uložte zmeny a zatvorte editor.

  5. Nainštalujte python-dotenv: Ak ste ešte nenainštalovali, potrebujete balíček python-dotenv, ktorý načíta premenné prostredia zo súboru .env do vašej Python aplikácie. Nainštalujte ho cez pip:

    pip install python-dotenv

  6. Načítajte premenné prostredia vo vašom Python skripte: Vo vašom Python skripte použite balíček python-dotenv na načítanie premenných zo súboru .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)

Hotovo! Úspešne ste vytvorili súbor .env, pridali svoj GitHub token a načítali ho do Python aplikácie.

🔐 Nikdy nekomitujte .env—už je v .gitignore. Kompletné inštrukcie k poskytovateľom nájdete v providers.md.

4. Čo ďalej?

Chcem… Prejsť na…
Začať lekciu 1 01-introduction-to-genai
Nastaviť LLM poskytovateľa providers.md
Spoznajte ďalších študentov Pridajte sa na Discord

5. Riešenie problémov

Príznak Riešenie
python not found Pridajte Python do PATH alebo reštartujte terminál po inštalácii
pip nevie vytvoriť wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel a skúste znova.
ModuleNotFoundError: dotenv Spustite pip install -r requirements.txt (env nebol nainštalovaný).
Zlyhá Docker build No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → zvýšte veľkosť disku.
VS Code stále vyzýva na reopen Možno máte aktívne obe možnosti; vyberte jednu (venv alebo kontajner)
OpenAI 401 / 429 chyby Skontrolujte hodnotu OPENAI_API_KEY / limity požiadaviek.
Chyby pri používaní Conda Inštalujte Microsoft AI knižnice cez conda install -c microsoft azure-ai-ml

Vyhlásenie o zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladovej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, upozorňujeme, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Za autoritatívny zdroj sa považuje pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku. Pre kritické informácie odporúčame profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vzniknuté použitím tohto prekladu.