ट्रांसक्रिप्शन डेटा तैयारी स्क्रिप्ट्स YouTube वीडियो ट्रांसक्रिप्ट डाउनलोड करती हैं और उन्हें Semantic Search with OpenAI Embeddings and Functions नमूने के लिए तैयार करती हैं।
ट्रांसक्रिप्शन डेटा तैयारी स्क्रिप्ट्स को नवीनतम रिलीज़ Windows 11, macOS Ventura और Ubuntu 22.04 (और उससे ऊपर) पर परीक्षण किया गया है।
Important
हम सुझाव देते हैं कि आप Azure CLI को नवीनतम संस्करण में अपडेट करें ताकि OpenAI के साथ संगतता सुनिश्चित हो सके देखें Documentation
- एक resource group बनाएं
Note
इन निर्देशों के लिए हम East US में "semantic-video-search" नामक resource group का उपयोग कर रहे हैं। आप resource group का नाम बदल सकते हैं, लेकिन जब संसाधनों के लिए स्थान बदलें, तो model availability table जांचें।
az group create --name semantic-video-search --location eastus- एक Azure OpenAI Service resource बनाएं।
az cognitiveservices account create --name semantic-video-openai --resource-group semantic-video-search \
--location eastus --kind OpenAI --sku s0- इस एप्लिकेशन में उपयोग के लिए endpoint और keys प्राप्त करें
az cognitiveservices account show --name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search | jq -r .properties.endpoint
az cognitiveservices account keys list --name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search | jq -r .key1- निम्नलिखित मॉडल तैनात करें:
text-embedding-ada-002संस्करण2या उससे ऊपर, नामितtext-embedding-ada-002gpt-35-turboसंस्करण0613या उससे ऊपर, नामितgpt-35-turbo
az cognitiveservices account deployment create \
--name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search \
--deployment-name text-embedding-ada-002 \
--model-name text-embedding-ada-002 \
--model-version "2" \
--model-format OpenAI \
--scale-settings-scale-type "Standard"
az cognitiveservices account deployment create \
--name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search \
--deployment-name gpt-35-turbo \
--model-name gpt-35-turbo \
--model-version "0613" \
--model-format OpenAI \
--sku-capacity 100 \
--sku-name "Standard"- Python 3.9 या उससे ऊपर
YouTube ट्रांसक्रिप्शन डेटा तैयारी स्क्रिप्ट्स चलाने के लिए निम्नलिखित पर्यावरण चर आवश्यक हैं।
सुझाव है कि आप इन चर को अपने user पर्यावरण चर में जोड़ें।
Windows Start > Edit the system environment variables > Environment Variables > User variables for [USER] > New।
AZURE_OPENAI_API_KEY \<your Azure OpenAI Service API key>
AZURE_OPENAI_ENDPOINT \<your Azure OpenAI Service endpoint>
AZURE_OPENAI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME \<your Azure OpenAI Service model deployment name>
GOOGLE_DEVELOPER_API_KEY = \<your Google developer API key>
सुझाव है कि आप निम्नलिखित exports को अपने ~/.bashrc या ~/.zshrc फ़ाइल में जोड़ें।
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your Azure OpenAI Service API key>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your Azure OpenAI Service endpoint>
export AZURE_OPENAI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your Azure OpenAI Service model deployment name>
export GOOGLE_DEVELOPER_API_KEY=<your Google developer API key>-
यदि git client पहले से इंस्टॉल नहीं है तो git client इंस्टॉल करें।
-
एक
Terminalविंडो से, नमूना को अपनी पसंदीदा repo फ़ोल्डर में clone करें।git clone https://github.com/gloveboxes/semanic-search-openai-embeddings-functions.git
-
data_prepफ़ोल्डर में जाएं।cd semanic-search-openai-embeddings-functions/src/data_prep -
एक Python वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं।
Windows पर:
python -m venv .venvmacOS और Linux पर:
python3 -m venv .venv
-
Python वर्चुअल एनवायरनमेंट सक्रिय करें।
Windows पर:
.venv\Scripts\activate
macOS और Linux पर:
source .venv/bin/activate -
आवश्यक लाइब्रेरी इंस्टॉल करें।
Windows पर:
pip install -r requirements.txtmacOS और Linux पर:
pip3 install -r requirements.txt
.\transcripts_prepare.ps1./transcripts_prepare.shअस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या असंगतियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही अधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।