Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
238 lines (150 loc) · 13.7 KB

README.md

File metadata and controls

238 lines (150 loc) · 13.7 KB
Raw

Začíname s týmto kurzom

Sme nadšení, že začínate tento kurz a tešíme sa, čo vás inšpiruje vytvoriť pomocou Generatívnej AI!

Aby ste boli úspešní, na tejto stránke nájdete kroky na nastavenie, technické požiadavky a informácie, kde hľadať pomoc, ak ju budete potrebovať.

Kroky na nastavenie

Aby ste mohli začať s kurzom, je potrebné splniť nasledujúce kroky.

1. Forknite tento repozitár

Forknite celý tento repozitár do svojho GitHub účtu, aby ste mohli upravovať kód a plniť výzvy. Môžete si ho tiež označiť hviezdičkou (🌟), aby ste ho a súvisiace repozitáre ľahšie našli.

2. Vytvorte codespace

Aby ste sa vyhli problémom so závislosťami pri spúšťaní kódu, odporúčame absolvovať kurz v GitHub Codespaces.

Vo vašom forku: Code -> Codespaces -> New on main

Dialóg zobrazujúci tlačidlá na vytvorenie codespace

2.1 Pridajte tajomstvo

  1. ⚙️ Ikona ozubeného kolieska -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
  2. Pomenujte OPENAI_API_KEY, vložte svoj kľúč, Uložte.

3. Čo ďalej?

Chcem… Prejsť na…
Začať lekciu 1 01-introduction-to-genai
Pracovať offline setup-local.md
Nastaviť poskytovateľa LLM providers.md
Spoznávať ďalších študentov Pripojte sa na Discord

Riešenie problémov

Príznak Riešenie
Kontajner sa stavia > 10 minút Codespaces ➜ “Rebuild Container”
python: command not found Terminál sa nepripojil; kliknite + ➜ bash
401 Unauthorized od OpenAI Nesprávny / expirovaný OPENAI_API_KEY
VS Code zobrazuje “Dev container mounting…” Obnovte záložku prehliadača—Codespaces občas stráca spojenie
Chýba kernel v notebooku Menu notebooku ➜ Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3

Unixové systémy:

touch .env

Windows:

echo . > .env

  1. Upravte súbor .env: Otvorte súbor .env v textovom editore (napr. VS Code, Notepad++, alebo inom). Pridajte nasledujúci riadok, kde your_github_token_here nahradíte vaším skutočným GitHub tokenom:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  2. Uložte súbor: Uložte zmeny a zatvorte editor.

  3. Nainštalujte python-dotenv: Ak ste to ešte neurobili, nainštalujte balík python-dotenv, aby ste mohli načítať environmentálne premenné zo súboru .env do vašej Python aplikácie. Nainštalujete ho cez pip:

    pip install python-dotenv

  4. Načítajte environmentálne premenné vo vašom Python skripte: Vo vašom Python skripte použite balík python-dotenv na načítanie premenných zo súboru .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)

Hotovo! Úspešne ste vytvorili súbor .env, pridali svoj GitHub token a načítali ho do svojej Python aplikácie.

Ako spustiť lokálne na vašom počítači

Ak chcete spúšťať kód lokálne, potrebujete mať nainštalovaný Python.

Potom si repozitár naklonujte:

git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners

Keď máte všetko pripravené, môžete začať!

Voliteľné kroky

Inštalácia Miniconda

Miniconda je ľahký inštalátor na inštaláciu Conda, Pythonu a niekoľkých balíkov. Conda je správca balíkov, ktorý uľahčuje nastavenie a prepínanie medzi rôznymi Python virtuálnymi prostrediami a balíkmi. Hodí sa aj na inštaláciu balíkov, ktoré nie sú dostupné cez pip.

Postupujte podľa návodu na inštaláciu MiniConda.

Po inštalácii Miniconda si naklonujte repozitár (ak ste to ešte neurobili).

Ďalej je potrebné vytvoriť virtuálne prostredie. S Conda to spravíte vytvorením nového súboru prostredia (environment.yml). Ak pracujete v Codespaces, vytvorte ho v adresári .devcontainer, teda .devcontainer/environment.yml.

Súbor prostredia naplňte týmto úryvkom:

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

Ak narazíte na chyby pri používaní conda, môžete Microsoft AI knižnice nainštalovať manuálne pomocou nasledujúceho príkazu v termináli.

conda install -c microsoft azure-ai-ml

Súbor prostredia určuje potrebné závislosti. <environment-name> je názov, ktorý chcete použiť pre vaše Conda prostredie, a <python-version> je verzia Pythonu, ktorú chcete použiť, napríklad 3 je najnovšia hlavná verzia Pythonu.

Potom môžete vytvoriť Conda prostredie spustením týchto príkazov v príkazovom riadku/termináli

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

Ak narazíte na problémy, pozrite si návod na Conda prostredia.

Používanie Visual Studio Code s rozšírením pre Python

Odporúčame editor Visual Studio Code (VS Code) s nainštalovaným rozšírením pre Python pre tento kurz. Je to však len odporúčanie, nie povinnosť.

Note: Po otvorení repozitára kurzu vo VS Code máte možnosť nastaviť projekt v kontajneri. Je to vďaka špeciálnemu adresáru .devcontainer v repozitári kurzu. Viac o tom neskôr.

Note: Po naklonovaní a otvorení adresára vo VS Code vám editor automaticky navrhne inštaláciu rozšírenia pre Python.

Note: Ak vám VS Code navrhne otvoriť repozitár v kontajneri, odmietnite túto možnosť, aby ste mohli použiť lokálne nainštalovaný Python.

Používanie Jupyteru v prehliadači

Na projekte môžete pracovať aj v Jupyter prostredí priamo v prehliadači. Klasický Jupyter aj Jupyter Hub ponúkajú príjemné vývojové prostredie s funkciami ako automatické dopĺňanie, zvýrazňovanie kódu a pod.

Na spustenie Jupyteru lokálne prejdite do terminálu/príkazového riadku, prejdite do adresára kurzu a spustite:

jupyter notebook

alebo

jupyterhub

Tým spustíte Jupyter a v príkazovom okne sa zobrazí URL na prístup.

Po otvorení URL by ste mali vidieť osnovu kurzu a môžete prechádzať na ľubovoľný súbor *.ipynb. Napríklad 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

Spúšťanie v kontajneri

Alternatívou k nastavovaniu všetkého na vašom počítači alebo v Codespace je použitie kontajnera. Špeciálny adresár .devcontainer v repozitári kurzu umožňuje VS Code nastaviť projekt v kontajneri. Mimo Codespaces je potrebné nainštalovať Docker, čo je trochu zložitejšie, preto to odporúčame len tým, ktorí už majú skúsenosti s kontajnermi.

Jedným z najlepších spôsobov, ako uchovať vaše API kľúče v bezpečí pri používaní GitHub Codespaces, je využitie Codespace Secrets. Viac sa dozviete v návode na správu tajomstiev v Codespaces.

Lekcie a technické požiadavky

Kurz obsahuje 6 koncepčných lekcií a 6 programovacích lekcií.

Na programovacie lekcie používame Azure OpenAI Service. Na spustenie kódu budete potrebovať prístup k Azure OpenAI službe a API kľúč. Prístup môžete získať vyplnením tejto žiadosti.

Kým čakáte na spracovanie žiadosti, každá programovacia lekcia obsahuje aj súbor README.md, kde si môžete pozrieť kód a výstupy.

Prvé použitie Azure OpenAI Service

Ak s Azure OpenAI službou pracujete prvýkrát, postupujte podľa tohto návodu, ako vytvoriť a nasadiť Azure OpenAI Service zdroj.

Prvé použitie OpenAI API

Ak s OpenAI API pracujete prvýkrát, postupujte podľa návodu, ako vytvoriť a používať rozhranie.

Spoznajte ďalších študentov

Vytvorili sme kanály na našom oficiálnom AI Community Discord serveri, kde sa môžete zoznámiť s ďalšími študentmi. Je to skvelý spôsob, ako sa spojiť s ďalšími podnikateľmi, tvorcami, študentmi a každým, kto sa chce zlepšiť v Generatívnej AI.

Pripojte sa na discord kanál

Tím projektu bude tiež na tomto Discord serveri, aby pomohol študentom.

Prispievajte

Tento kurz je open-source iniciatíva. Ak vidíte možnosti na zlepšenie alebo narazíte na problém, vytvorte Pull Request alebo nahláste GitHub issue.

Tím projektu bude sledovať všetky príspevky. Prispievanie do open source je skvelý spôsob, ako si vybudovať kariéru v Generatívnej AI.

Väčšina príspevkov vyžaduje súhlas s Contributor License Agreement (CLA), kde potvrdzujete, že máte právo a skutočne udeľujete práva na použitie vášho príspevku. Viac informácií nájdete na stránke CLA, Contributor License Agreement.

Dôležité: pri preklade textov v tomto repozitári nepoužívajte strojový preklad. Preklady budeme overovať cez komunitu, preto sa hláste len na jazyky, ktoré ovládate.

Keď odošlete pull request, CLA-bot automaticky zistí, či musíte poskytnúť CLA a označí PR (napr. štítkom, komentárom). Stačí postupovať podľa pokynov bota. Toto stačí spraviť len raz pre všetky repozitáre používajúce náš CLA.

Tento projekt prijal Microsoft Open Source Code of Conduct. Viac informácií nájdete v FAQ alebo kontaktujte Email opencode s ďalšími otázkami či komentármi.

Poďme na to

Teraz, keď ste dokončili potrebné kroky na absolvovanie tohto kurzu, poďme začať s úvodom do generatívnej AI a LLM.

Vyhlásenie o zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladovej služby Co-op Translator. Aj keď sa snažíme o presnosť, upozorňujeme, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Za autoritatívny zdroj by sa mal považovať pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku. Pre kritické informácie odporúčame profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vzniknuté použitím tohto prekladu.