Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 12.7 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 12.7 KB

Локално подешавање 🖥️

Користите овај водич ако желите да све покренете на свом лаптопу.
Постоје два пута: (A) нативни Python + virtual-env или (B) VS Code Dev Container са Docker-ом.
Изаберите шта вам је лакше—оба воде до истих лекција.

1. Предуслови

Алат Верзија / Напомене
Python 3.10 + (преузмите са https://python.org)
Git Најновији (долази са Xcode / Git for Windows / Linux package manager-ом)
VS Code Није обавезан, али се препоручује https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Само за опцију Б. Бесплатно: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Савет – Проверите алате у терминалу:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Опција А – Нативни Python (најбрже)

Корак 1 Клонирајте овај репо

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

Корак 2 Креирајте и активирајте виртуелно окружење

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

✅ Prompt сада треба да почиње са (.venv)—то значи да сте унутар окружења.

Корак 3 Инсталирајте зависности

pip install -r requirements.txt

Прескочите на одељак 3 о API кључевима

2. Опција Б – VS Code Dev Container (Docker)

Овај репозиторијум и курс су подешени са development container-ом који има универзални runtime и подржава Python3, .NET, Node.js и Java развој. Конфигурација се налази у devcontainer.json фајлу у .devcontainer/ фасцикли на корену репозиторијума.

Зашто одабрати ово? Идентично окружење као Codespaces; нема разлике у зависностима.

Корак 0 Инсталирајте додатке

Docker Desktop – проверите да ли docker --version ради. VS Code Remote – Containers екстензија (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Корак 1 Отворите репо у VS Code-у

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

VS Code препознаје .devcontainer/ и појављује се обавештење.

Корак 2 Поново отворите у контејнеру

Кликните “Reopen in Container”. Docker гради слику (≈ 3 мин први пут). Када се појави терминал prompt, унутар сте контејнера.

2. Опција Ц – Miniconda

Miniconda је лаган инсталер за Conda, Python и неколико пакета. Conda је менаџер пакета који олакшава подешавање и пребацивање између различитих Python виртуелних окружења и пакета. Корисно је и за инсталацију пакета који нису доступни преко pip.

Корак 0 Инсталирајте Miniconda

Пратите MiniConda упутство за инсталацију да је подесите.

conda --version

Корак 1 Креирајте виртуелно окружење

Креирајте нови environment фајл (environment.yml). Ако радите у Codespaces-у, направите га унутар .devcontainer директоријума, дакле .devcontainer/environment.yml.

Корак 2 Попуните environment фајл

Додајте следећи део у ваш environment.yml

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

Корак 3 Креирајте Conda окружење

Покрените следеће команде у командној линији/терминалу

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

Погледајте Conda environments водич ако наиђете на проблеме.

2 Опција Д – Класични Jupyter / Jupyter Lab (у вашем прегледачу)

За кога је ово?
За све који воле класични Jupyter интерфејс или желе да покрећу бележнице без VS Code-а.

Корак 1 Проверите да ли је Jupyter инсталиран

Да бисте покренули Jupyter локално, идите у терминал/командну линију, уђите у фасциклу курса и покрените:

jupyter notebook

или

jupyterhub

Ово ће покренути Jupyter и URL за приступ ће бити приказан у командној линији.

Када приступите URL-у, видећете садржај курса и можете да отворите било који *.ipynb фајл. На пример, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Додајте своје API кључеве

Чување ваших API кључева безбедним је важно при изради било које апликације. Препоручујемо да никада не чувате API кључеве директно у коду. Ако их пошаљете у јавни репозиторијум, то може довести до безбедносних проблема и нежељених трошкова ако их неко злоупотреби. Ево корак-по-корак упутства како да направите .env фајл за Python и додате GITHUB_TOKEN:

  1. Идите у фасциклу пројекта: Отворите терминал или командну линију и идите у коренску фасциклу пројекта где желите да направите .env фајл.

    cd path/to/your/project

  2. Направите .env фајл: Користите омиљени едитор да направите нови фајл под именом .env. Ако користите командну линију, можете користити touch (на Unix системима) или echo (на Windows-у):

    Unix системи:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Измените .env фајл: Отворите .env у едитору (нпр. VS Code, Notepad++ или било ком другом). Додајте следећу линију, замените your_github_token_here са вашим стварним GitHub токеном:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Сачувајте фајл: Сачувајте измене и затворите едитор.

  5. Инсталирајте python-dotenv: Ако већ нисте, инсталирајте python-dotenv пакет да бисте учитали променљиве окружења из .env фајла у вашу Python апликацију. Инсталирајте га преко pip:

    pip install python-dotenv

  6. Учитајте променљиве окружења у Python скрипти: У вашој Python скрипти користите python-dotenv да учитате променљиве из .env фајла:

    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)

То је то! Успешно сте направили .env фајл, додали свој GitHub токен и учитали га у Python апликацију.

🔐 Никада не шаљите .env—већ је у .gitignore. Потпуно упутство за провајдере је у providers.md.

4. Шта даље?

Желим да… Иди на…
Почнем лекцију 1 01-introduction-to-genai
Подесим LLM провајдера providers.md
Упознам друге полазнике Придружи се нашем Discord-у

5. Решавање проблема

Симптом Решење
python not found Додајте Python у PATH или поново покрените терминал након инсталације
pip не може да направи wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel па покушајте поново.
ModuleNotFoundError: dotenv Покрените pip install -r requirements.txt (env није инсталиран).
Docker build не успева No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → повећајте простор на диску.
VS Code стално тражи да поново отворите Можда су обе опције активне; изаберите једну (venv или container)
OpenAI 401 / 429 грешке Проверите вредност OPENAI_API_KEY / лимите захтева.
Грешке са Conda Инсталирајте Microsft AI библиотеке са conda install -c microsoft azure-ai-ml

Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен коришћењем AI услуге за превођење Co-op Translator. Иако настојимо да обезбедимо тачност, имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални људски превод. Не сносимо одговорност за било каква неспоразума или погрешна тумачења настала употребом овог превода.