Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 9.92 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 9.92 KB
Raw

Configurare locală 🖥️

Folosește acest ghid dacă preferi să rulezi totul pe propriul laptop.
Ai două variante: (A) Python nativ + virtual-env sau (B) VS Code Dev Container cu Docker.
Alege ce ți se pare mai simplu—ambele duc la aceleași lecții.

1. Cerințe preliminare

Instrument Versiune / Observații
Python 3.10 + (descarcă de la https://python.org)
Git Ultima versiune (vine cu Xcode / Git for Windows / managerul de pachete Linux)
VS Code Opțional, dar recomandat https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Doar pentru Opțiunea B. Instalare gratuită: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Tip – Verifică instrumentele în terminal:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Opțiunea A – Python nativ (cea mai rapidă)

Pasul 1 Clonează acest repo

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

Pasul 2 Creează & activează un mediu virtual

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

✅ Promptul ar trebui să înceapă acum cu (.venv)—asta înseamnă că ești în mediul virtual.

Pasul 3 Instalează dependențele

pip install -r requirements.txt

Sari la Secțiunea 3 despre cheile API

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

Am configurat acest repository și curs cu un container de dezvoltare care are un runtime universal ce suportă Python3, .NET, Node.js și Java. Configurația aferentă se află în fișierul devcontainer.json din folderul .devcontainer/ la rădăcina acestui repository.

De ce să alegi asta? Mediu identic cu Codespaces; fără diferențe de dependențe.

Pasul 0 Instalează extra-urile

Docker Desktop – confirmă că docker --version funcționează. VS Code Remote – extensia Containers (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Pasul 1 Deschide repo-ul în VS Code

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

VS Code detectează .devcontainer/ și afișează un prompt.

Pasul 2 Redeschide în container

Apasă “Reopen in Container”. Docker va construi imaginea (≈ 3 min prima dată). Când apare promptul în terminal, ești în container.

2. Opțiunea C – Miniconda

Miniconda este un installer ușor pentru instalarea Conda, Python și câteva pachete. Conda este un manager de pachete care te ajută să configurezi și să schimbi rapid între diferite medii virtuale și pachete Python. E util și pentru instalarea pachetelor care nu sunt disponibile prin pip.

Pasul 0 Instalează Miniconda

Urmează ghidul de instalare MiniConda pentru configurare.

conda --version

Pasul 1 Creează un mediu virtual

Creează un fișier nou de mediu (environment.yml). Dacă folosești Codespaces, creează-l în directorul .devcontainer, deci .devcontainer/environment.yml.

Pasul 2 Completează fișierul de mediu

Adaugă următorul fragment în environment.yml

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

Pasul 3 Creează mediul Conda

Rulează comenzile de mai jos în linia de comandă/terminal

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

Consultă ghidul pentru medii Conda dacă întâmpini probleme.

2 Opțiunea D – Jupyter clasic / Jupyter Lab (în browser)

Pentru cine e?
Pentru cei care preferă interfața clasică Jupyter sau vor să ruleze notebook-uri fără VS Code.

Pasul 1 Asigură-te că Jupyter e instalat

Pentru a porni Jupyter local, deschide terminalul/linia de comandă, navighează la directorul cursului și execută:

jupyter notebook

sau

jupyterhub

Asta va porni o instanță Jupyter și URL-ul de acces va fi afișat în fereastra de comandă.

După ce accesezi URL-ul, ar trebui să vezi structura cursului și să poți naviga la orice fișier *.ipynb. De exemplu, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Adaugă cheile tale API

Să păstrezi cheile API în siguranță e esențial când construiești orice aplicație. Nu recomandăm să stochezi cheile direct în cod. Dacă le comiți într-un repository public, poți avea probleme de securitate și chiar costuri nedorite dacă cineva le folosește abuziv. Iată un ghid pas cu pas pentru a crea un fișier .env pentru Python și a adăuga GITHUB_TOKEN:

  1. Navighează la directorul proiectului: Deschide terminalul sau command prompt-ul și mergi în directorul principal al proiectului unde vrei să creezi fișierul .env.

    cd path/to/your/project

  2. Creează fișierul .env: Folosește editorul preferat pentru a crea un fișier nou numit .env. Dacă folosești linia de comandă, poți folosi touch (pe sisteme Unix) sau echo (pe Windows):

    Sisteme Unix:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Editează fișierul .env: Deschide fișierul .env într-un editor de text (ex: VS Code, Notepad++, sau alt editor). Adaugă următoarea linie, înlocuind your_github_token_here cu token-ul tău GitHub real:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Salvează fișierul: Salvează modificările și închide editorul.

  5. Instalează python-dotenv: Dacă nu ai făcut-o deja, trebuie să instalezi pachetul python-dotenv pentru a încărca variabilele de mediu din fișierul .env în aplicația ta Python. Poți instala cu pip:

    pip install python-dotenv

  6. Încarcă variabilele de mediu în scriptul Python: În scriptul tău Python, folosește pachetul python-dotenv pentru a încărca variabilele din fișierul .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)

Gata! Ai creat fișierul .env, ai adăugat token-ul GitHub și l-ai încărcat în aplicația ta Python.

🔐 Nu comita niciodată .env—este deja în .gitignore. Instrucțiunile complete pentru furnizori sunt în providers.md.

4. Ce urmează?

Vreau să… Mergi la…
Începe Lecția 1 01-introduction-to-genai
Configurează un furnizor LLM providers.md
Cunoaște alți cursanți Alătură-te pe Discord

5. Rezolvare probleme

Simptom Soluție
python not found Adaugă Python în PATH sau redeschide terminalul după instalare
pip nu poate construi wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel apoi încearcă din nou.
ModuleNotFoundError: dotenv Rulează pip install -r requirements.txt (mediul nu a fost instalat).
Docker build eșuează No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → mărește spațiul pe disc.
VS Code tot cere să redeschizi Probabil ai ambele opțiuni active; alege una (venv sau container)
Erori OpenAI 401 / 429 Verifică valoarea OPENAI_API_KEY / limitele de cereri.
Erori cu Conda Instalează librăriile Microsoft AI cu conda install -c microsoft azure-ai-ml

Declarație de responsabilitate: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de oameni. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventuale neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.