Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
230 lines (156 loc) · 9.54 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

230 lines (156 loc) · 9.54 KB
Raw

Lokalna namestitev 🖥️

Uporabite ta vodič, če želite vse poganjati na svojem prenosniku.
Imate dve možnosti: (A) izvorni Python + virtualno okolje ali (B) VS Code Dev Container z Dockerjem.
Izberite tisto, ki vam je lažja—obe vodita do istih lekcij.

1. Predpogoji

Orodje Različica / Opombe
Python 3.10 + (prenesi na https://python.org)
Git Najnovejši (pride z Xcode / Git za Windows / Linux upravljalnik paketov)
VS Code Ni obvezen, a priporočljiv https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Samo za možnost B. Brezplačna namestitev: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Namig – Preverite orodja v terminalu:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Možnost A – Izvorni Python (najhitreje)

Korak 1 Klonirajte ta repozitorij

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

Korak 2 Ustvarite in aktivirajte virtualno okolje

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

✅ Poziv se mora zdaj začeti z (.venv)—to pomeni, da ste v okolju.

Korak 3 Namestite odvisnosti

pip install -r requirements.txt

Preskočite na 3. poglavje o API ključih

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

Ta repozitorij in tečaj smo pripravili z razvojnim kontejnerjem, ki ima univerzalno okolje za Python3, .NET, Node.js in Java razvoj. Konfiguracija je določena v datoteki devcontainer.json, ki se nahaja v mapi .devcontainer/ na vrhu repozitorija.

Zakaj izbrati to možnost? Enako okolje kot Codespaces; ni razlik v odvisnostih.

Korak 0 Namestite dodatke

Docker Desktop – preverite, da docker --version deluje. VS Code Remote – Containers razširitev (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Korak 1 Odprite repozitorij v VS Code

Datoteka ▸ Odpri mapo… → generative-ai-for-beginners

VS Code zazna .devcontainer/ in prikaže obvestilo.

Korak 2 Ponovno odprite v kontejnerju

Kliknite “Reopen in Container”. Docker zgradi sliko (≈ 3 min prvič). Ko se pojavi terminal, ste v kontejnerju.

2. Možnost C – Miniconda

Miniconda je lahek namestitveni program za Conda, Python in nekaj paketov. Conda je upravljalnik paketov, ki olajša nastavitev in preklapljanje med različnimi Python virtualnimi okolji in paketi. Prav tako je uporabna za namestitev paketov, ki jih ni mogoče dobiti prek pip.

Korak 0 Namestite Minicondo

Sledite MiniConda vodiču za namestitev za nastavitev.

conda --version

Korak 1 Ustvarite virtualno okolje

Ustvarite novo datoteko okolja (environment.yml). Če sledite navodilom v Codespaces, jo ustvarite v mapi .devcontainer, torej .devcontainer/environment.yml.

Korak 2 Izpolnite datoteko okolja

Dodajte spodnji izsek v vaš environment.yml

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

Korak 3 Ustvarite Conda okolje

Zaženite spodnje ukaze v ukazni vrstici/terminalu

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

Če naletite na težave, si oglejte Conda vodič za okolja.

2 Možnost D – Klasični Jupyter / Jupyter Lab (v brskalniku)

Za koga je to?
Za vse, ki imajo radi klasični Jupyter vmesnik ali želijo poganjati zvezke brez VS Code.

Korak 1 Preverite, da je Jupyter nameščen

Za zagon Jupyterja lokalno pojdite v terminal/ukazno vrstico, se premaknite v mapo tečaja in zaženite:

jupyter notebook

ali

jupyterhub

S tem se bo zagnal Jupyter in URL za dostop bo prikazan v oknu ukazne vrstice.

Ko dostopate do URL-ja, boste videli oris tečaja in lahko odprete katero koli *.ipynb datoteko. Na primer, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Dodajte svoje API ključe

Varno shranjevanje API ključev je pomembno pri razvoju katerekoli aplikacije. Priporočamo, da API ključev ne shranjujete neposredno v kodi. Če te podatke po nesreči objavite v javnem repozitoriju, lahko pride do varnostnih težav in celo neželenih stroškov, če jih kdo zlorabi. Tukaj je korak-po-korak vodič, kako ustvariti .env datoteko za Python in dodati GITHUB_TOKEN:

  1. Pojdite v mapo projekta: Odprite terminal ali ukazno vrstico in se premaknite v korensko mapo projekta, kjer želite ustvariti .env datoteko.

    cd path/to/your/project

  2. Ustvarite .env datoteko: Uporabite poljuben urejevalnik besedila za ustvarjanje nove datoteke z imenom .env. Če uporabljate ukazno vrstico, lahko uporabite touch (na Unix sistemih) ali echo (na Windows):

    Unix sistemi:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

  3. Uredite .env datoteko: Odprite .env datoteko v urejevalniku besedila (npr. VS Code, Notepad++ ali kateremkoli drugem). Dodajte naslednjo vrstico v datoteko in zamenjajte your_github_token_here s svojim dejanskim GitHub žetonom:

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Shrani datoteko: Shranite spremembe in zaprite urejevalnik.

  5. Namestite python-dotenv: Če še niste, morate namestiti paket python-dotenv, da naložite okoljske spremenljivke iz .env datoteke v Python aplikacijo. Namestite ga lahko z pip:

    pip install python-dotenv

  6. Naložite okoljske spremenljivke v Python skripti: V Python skripti uporabite paket python-dotenv za nalaganje okoljskih spremenljivk iz .env datoteke:

    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)

To je to! Uspešno ste ustvarili .env datoteko, dodali svoj GitHub žeton in ga naložili v Python aplikacijo.

🔐 Nikoli ne objavite .env—že je v .gitignore. Celotna navodila za ponudnike so v providers.md.

4. Kaj sledi?

Želim… Pojdi na…
Začni z lekcijo 1 01-introduction-to-genai
Nastavi LLM ponudnika providers.md
Spoznaj druge udeležence Pridruži se Discordu

5. Reševanje težav

Simptom Rešitev
python not found Dodajte Python v PATH ali ponovno odprite terminal po namestitvi
pip ne more zgraditi wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel in poskusite znova.
ModuleNotFoundError: dotenv Zaženite pip install -r requirements.txt (okolje ni nameščeno).
Docker build fails No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → povečajte prostor na disku.
VS Code stalno poziva k ponovnemu odpiranju Morda imate aktivirani obe možnosti; izberite eno (venv ali container)
OpenAI 401 / 429 napake Preverite vrednost OPENAI_API_KEY / omejitve zahtevkov.
Napake pri uporabi Conde Namestite Microsoft AI knjižnice z conda install -c microsoft azure-ai-ml

Izjava o omejitvi odgovornosti: Ta dokument je bil preveden s pomočjo storitve za strojno prevajanje Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko samodejni prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v svojem izvoru jeziku velja za avtoritativni vir. Za kritične informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki bi izhajale iz uporabe tega prevoda.