Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 10.1 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 10.1 KB

Yerel Kurulum 🖥️

Her şeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak istiyorsanız bu rehberi kullanın.
İki seçeneğiniz var: (A) yerel Python + virtual-env veya (B) VS Code Dev Container ile Docker.
Hangisi size daha kolay geliyorsa onu seçin—ikisi de aynı derslere götürür.

1. Gereksinimler

Araç Sürüm / Notlar
Python 3.10 + (https://python.org adresinden edinebilirsiniz)
Git En güncel sürüm (Xcode / Git for Windows / Linux paket yöneticisi ile gelir)
VS Code Opsiyonel ama önerilir https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Sadece Seçenek B için. Ücretsiz kurulum: https://docs.docker.com/desktop/

💡 İpucu – Araçları terminalde doğrulayın:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Seçenek A – Yerel Python (en hızlısı)

Adım 1 Bu repoyu klonlayın

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

Adım 2 Sanal ortam oluşturun ve etkinleştirin

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

✅ Komut satırı artık (.venv) ile başlamalı—bu, ortamın içindesiniz demektir.

Adım 3 Bağımlılıkları yükleyin

pip install -r requirements.txt

API anahtarları bölümüne geçin

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

Bu depo ve kursu, Python3, .NET, Node.js ve Java geliştirmeyi destekleyen Evrensel bir çalışma zamanı içeren bir geliştirme konteyneri ile hazırladık. İlgili yapılandırma, bu deponun kökünde .devcontainer/ klasöründe bulunan devcontainer.json dosyasında tanımlanmıştır.

Neden bunu seçmelisiniz? Aynı ortamı Codespaces ile elde edersiniz; bağımlılık uyuşmazlığı olmaz.

Adım 0 Ekstra araçları kurun

Docker Desktop – docker --version komutunun çalıştığını doğrulayın. VS Code Remote – Containers eklentisi (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Adım 1 Repoyu VS Code’da açın

Dosya ▸ Klasör Aç… → generative-ai-for-beginners

VS Code .devcontainer/ klasörünü algılar ve bir uyarı gösterir.

Adım 2 Konteynerde yeniden açın

“Reopen in Container”a tıklayın. Docker imajı oluşturur (ilk seferde ≈ 3 dakika). Terminalde komut satırı göründüğünde, artık konteynerin içindesiniz.

2. Seçenek C – Miniconda

Miniconda, Conda, Python ve birkaç paketi kurmak için hafif bir yükleyicidir. Conda, farklı Python sanal ortamlarını ve paketleri kolayca kurup geçiş yapmanızı sağlayan bir paket yöneticisidir. Ayrıca, pip ile yüklenemeyen paketler için de kullanışlıdır.

Adım 0 Miniconda’yı kurun

MiniConda kurulum rehberini takip ederek kurun.

conda --version

Adım 1 Sanal ortam oluşturun

Yeni bir ortam dosyası oluşturun (environment.yml). Codespaces kullanıyorsanız, bunu .devcontainer dizininde oluşturun, yani .devcontainer/environment.yml.

Adım 2 Ortam dosyanızı doldurun

Aşağıdaki kodu environment.yml dosyanıza ekleyin

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

Adım 3 Conda ortamınızı oluşturun

Aşağıdaki komutları komut satırında/terminalde çalıştırın

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

Herhangi bir sorun yaşarsanız Conda ortamları rehberine bakabilirsiniz.

2 Seçenek D – Klasik Jupyter / Jupyter Lab (tarayıcıda)

Kimler için?
Klasik Jupyter arayüzünü sevenler veya VS Code olmadan notebook çalıştırmak isteyenler için.

Adım 1 Jupyter’ın kurulu olduğundan emin olun

Jupyter’ı yerel olarak başlatmak için terminale/komut satırına gidin, kurs dizinine geçin ve şunu çalıştırın:

jupyter notebook

veya

jupyterhub

Bu, bir Jupyter oturumu başlatır ve erişim URL’si komut satırında gösterilir.

URL’ye eriştiğinizde, kursun ana hatlarını görmeli ve istediğiniz herhangi bir *.ipynb dosyasına gidebilmelisiniz. Örneğin, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. API Anahtarlarınızı Ekleyin

Herhangi bir uygulama geliştirirken API anahtarlarınızı güvenli tutmak çok önemlidir. API anahtarlarını doğrudan kodunuza kaydetmemenizi öneririz. Bu bilgileri herkese açık bir depoya göndermek, güvenlik sorunlarına ve kötü niyetli kişiler tarafından kullanılırsa istenmeyen maliyetlere yol açabilir. Python için .env dosyası oluşturma ve GITHUB_TOKEN ekleme adımlarını aşağıda bulabilirsiniz:

  1. Proje Dizininize Gidin: Terminal veya komut istemcisini açın ve .env dosyasını oluşturmak istediğiniz proje kök dizinine gidin.

    cd path/to/your/project

  2. .env Dosyasını Oluşturun: Tercih ettiğiniz metin düzenleyiciyle .env adında yeni bir dosya oluşturun. Komut satırı kullanıyorsanız, Unix tabanlı sistemlerde touch, Windows’ta ise echo kullanabilirsiniz:

    Unix tabanlı sistemler:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. .env Dosyasını Düzenleyin: .env dosyasını bir metin düzenleyicide açın (ör. VS Code, Notepad++ veya başka bir editör). Aşağıdaki satırı dosyaya ekleyin, your_github_token_here kısmını kendi GitHub token’ınız ile değiştirin:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Dosyayı Kaydedin: Değişiklikleri kaydedin ve editörü kapatın.

  5. python-dotenv Paketini Kurun: Henüz kurmadıysanız, .env dosyasındaki ortam değişkenlerini Python uygulamanıza yüklemek için python-dotenv paketini kurmanız gerekir. pip ile kurabilirsiniz:

    pip install python-dotenv

  6. Python Script’inizde Ortam Değişkenlerini Yükleyin: Python script’inizde, .env dosyasındaki ortam değişkenlerini yüklemek için python-dotenv paketini kullanın:

    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)

Hepsi bu kadar! Artık bir .env dosyası oluşturdunuz, GitHub token’ınızı eklediniz ve Python uygulamanıza yüklediniz.

🔐 .env dosyasını asla commit etmeyin—zaten .gitignore’da var. Tüm sağlayıcı talimatları providers.md dosyasında.

4. Sırada ne var?

İstediğim… Git…
1. Derse başla 01-introduction-to-genai
LLM sağlayıcı kur providers.md
Diğer katılımcılarla tanış Discord’a katıl

5. Sorun Giderme

Belirti Çözüm
python not found Python’u PATH’e ekleyin veya kurulumdan sonra terminali yeniden açın
pip Windows’ta wheel oluşturamıyor pip install --upgrade pip setuptools wheel komutunu çalıştırıp tekrar deneyin.
ModuleNotFoundError: dotenv pip install -r requirements.txt çalıştırın (ortam kurulmamış).
Docker build başarısız No space left Docker Desktop ▸ Ayarlar ▸ Kaynaklar → disk boyutunu artırın.
VS Code sürekli yeniden açılmasını istiyor İki seçeneği birden kullanıyor olabilirsiniz; birini seçin (venv veya container)
OpenAI 401 / 429 hataları OPENAI_API_KEY değerini ve istek sınırlarını kontrol edin.
Conda ile ilgili hatalar Microsoft AI kütüphanelerini conda install -c microsoft azure-ai-ml ile kurun

Feragatname: Bu belge, yapay zeka çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerde hata veya yanlışlıklar bulunabilir. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından doğabilecek yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.