Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 9.58 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 9.58 KB
Raw

Setup Lokal 🖥️

Gunakan panduan ini jika kamu ingin menjalankan semuanya di laptop sendiri.
Ada dua jalur: (A) Python native + virtual-env atau (B) VS Code Dev Container dengan Docker.
Pilih yang paling mudah menurutmu—keduanya akan membawa ke materi yang sama.

1. Prasyarat

Alat Versi / Catatan
Python 3.10 + (unduh dari https://python.org)
Git Terbaru (sudah ada di Xcode / Git for Windows / package manager Linux)
VS Code Opsional tapi direkomendasikan https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Hanya untuk Opsi B. Instal gratis: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Tip – Cek alat di terminal:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Opsi A – Python Native (paling cepat)

Langkah 1 Clone repo ini

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

Langkah 2 Buat & aktifkan virtual environment

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

✅ Prompt sekarang harus diawali dengan (.venv)—artinya kamu sudah masuk ke environment.

Langkah 3 Instal dependensi

pip install -r requirements.txt

Lanjut ke Bagian 3 tentang API keys

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

Kami menyiapkan repository dan kursus ini dengan development container yang punya Universal runtime untuk mendukung pengembangan Python3, .NET, Node.js, dan Java. Konfigurasi terkait ada di file devcontainer.json di folder .devcontainer/ pada root repository ini.

Kenapa pilih ini? Lingkungan identik dengan Codespaces; tidak ada perbedaan dependensi.

Langkah 0 Instal tambahan

Docker Desktop – pastikan docker --version berjalan. VS Code Remote – ekstensi Containers (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Langkah 1 Buka repo di VS Code

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

VS Code akan mendeteksi .devcontainer/ dan menampilkan prompt.

Langkah 2 Buka ulang di container

Klik “Reopen in Container”. Docker akan membangun image (sekitar 3 menit pertama kali). Saat prompt terminal muncul, kamu sudah berada di dalam container.

2. Opsi C – Miniconda

Miniconda adalah installer ringan untuk memasang Conda, Python, dan beberapa paket. Conda sendiri adalah package manager yang memudahkan setup dan berpindah antar virtual environment Python dan paket. Juga berguna untuk menginstal paket yang tidak tersedia lewat pip.

Langkah 0 Instal Miniconda

Ikuti panduan instalasi MiniConda untuk setup.

conda --version

Langkah 1 Buat virtual environment

Buat file environment baru (environment.yml). Jika kamu mengikuti lewat Codespaces, buat file ini di dalam direktori .devcontainer, jadi .devcontainer/environment.yml.

Langkah 2 Isi file environment-mu

Tambahkan potongan berikut ke environment.yml-mu

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

Langkah 3 Buat environment Conda-mu

Jalankan perintah di bawah ini di command line/terminal

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

Lihat panduan environment Conda jika mengalami masalah.

2 Opsi D – Jupyter Klasik / Jupyter Lab (di browser)

Untuk siapa ini?
Siapa saja yang suka tampilan Jupyter klasik atau ingin menjalankan notebook tanpa VS Code.

Langkah 1 Pastikan Jupyter sudah terpasang

Untuk menjalankan Jupyter secara lokal, buka terminal/command line, masuk ke direktori kursus, lalu jalankan:

jupyter notebook

atau

jupyterhub

Ini akan memulai Jupyter dan URL untuk mengaksesnya akan muncul di jendela command line.

Setelah mengakses URL tersebut, kamu akan melihat outline kursus dan bisa membuka file *.ipynb mana saja. Contohnya, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Tambahkan API Key-mu

Menjaga keamanan API key sangat penting saat membangun aplikasi apapun. Kami sarankan untuk tidak menyimpan API key langsung di kode. Jika detail tersebut dikomit ke repository publik, bisa menimbulkan masalah keamanan dan bahkan biaya tak diinginkan jika disalahgunakan. Berikut panduan langkah demi langkah membuat file .env untuk Python dan menambahkan GITHUB_TOKEN:

  1. Masuk ke Direktori Proyekmu: Buka terminal atau command prompt dan masuk ke root direktori proyek tempat kamu ingin membuat file .env.

    cd path/to/your/project

  2. Buat File .env: Gunakan text editor favoritmu untuk membuat file baru bernama .env. Jika lewat command line, bisa pakai touch (di sistem Unix) atau echo (di Windows):

    Sistem berbasis Unix:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Edit File .env: Buka file .env di text editor (misal VS Code, Notepad++, atau editor lain). Tambahkan baris berikut ke file, ganti your_github_token_here dengan token GitHub-mu yang sebenarnya:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Simpan File: Simpan perubahan dan tutup text editor.

  5. Instal python-dotenv: Jika belum, kamu perlu menginstal paket python-dotenv untuk memuat variabel environment dari file .env ke aplikasi Python-mu. Instal dengan pip:

    pip install python-dotenv

  6. Muat Variabel Environment di Script Python-mu: Di script Python-mu, gunakan paket python-dotenv untuk memuat variabel environment dari file .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)

Selesai! Kamu sudah berhasil membuat file .env, menambahkan token GitHub, dan memuatnya ke aplikasi Python-mu.

🔐 Jangan pernah commit .env—file ini sudah ada di .gitignore. Instruksi lengkap tiap provider ada di providers.md.

4. Selanjutnya apa?

Saya ingin… Lanjut ke…
Mulai Pelajaran 1 01-introduction-to-genai
Setup LLM Provider providers.md
Bertemu peserta lain Gabung Discord kami

5. Pemecahan Masalah

Gejala Solusi
python not found Tambahkan Python ke PATH atau buka ulang terminal setelah instal
pip tidak bisa build wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel lalu coba lagi.
ModuleNotFoundError: dotenv Jalankan pip install -r requirements.txt (env belum terpasang).
Docker build gagal No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → tambah ukuran disk.
VS Code terus meminta reopen Mungkin dua opsi aktif; pilih salah satu (venv atau container)
OpenAI 401 / 429 errors Cek nilai OPENAI_API_KEY / batas request.
Error saat pakai Conda Instal library AI Microsoft dengan conda install -c microsoft azure-ai-ml

Disclaimer: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk memberikan terjemahan yang akurat, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis dapat mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang berwenang. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.