Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
223 lines (149 loc) · 16.6 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

223 lines (149 loc) · 16.6 KB

লোকাল সেটআপ 🖥️

এই গাইডটি ব্যবহার করুন যদি আপনি সবকিছু আপনার নিজের ল্যাপটপে চালাতে চান।
আপনার দুটি পথ আছে: (A) নেটিভ পাইথন + ভার্চুয়াল-এনভি অথবা (B) VS কোড ডেভ কন্টেইনার উইথ ডকার।
যেটা সহজ মনে হয় সেটি বেছে নিন—দুটোরই লেসন একই রকম।

১. প্রয়োজনীয়তা

টুল সংস্করণ / নোটস
Python ৩.১০ + (এটি https://python.org থেকে নিন)
Git সর্বশেষ (Xcode / Git for Windows / Linux প্যাকেজ ম্যানেজারের সাথে আসে)
VS Code ঐচ্ছিক কিন্তু সুপারিশকৃত https://code.visualstudio.com
Docker Desktop শুধুমাত্র অপশন B এর জন্য। ফ্রি ইনস্টল: https://docs.docker.com/desktop/

💡 টিপ – টার্মিনালে টুলগুলো যাচাই করুন:
python --version, git --version, docker --version, code --version

২. অপশন A – নেটিভ পাইথন (সবচেয়ে দ্রুত)

ধাপ ১ এই রিপো ক্লোন করুন

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

ধাপ ২ ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি ও সক্রিয় করুন

python -m venv .venv          # একটি তৈরি করুন
source .venv/bin/activate     # ম্যাকওএস / লিনাক্স
.\.venv\Scripts\activate      # উইন্ডোজ পাওয়ারশেল

✅ প্রম্পট এখন (.venv) দিয়ে শুরু হওয়া উচিত—এর মানে আপনি এনভির ভিতরে আছেন।

ধাপ ৩ ডিপেন্ডেন্সি ইনস্টল করুন

pip install -r requirements.txt

API keys সম্পর্কে জানতে সেকশন ৩ এ যান

২. অপশন B – VS কোড ডেভ কন্টেইনার (ডকার)

আমরা এই রিপোজিটরি এবং কোর্সটি একটি ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার দিয়ে সেটআপ করেছি যা একটি ইউনিভার্সাল রানটাইম আছে যা Python3, .NET, Node.js এবং Java ডেভেলপমেন্ট সাপোর্ট করে। সংশ্লিষ্ট কনফিগারেশন devcontainer.json ফাইলে সংজ্ঞায়িত যা .devcontainer/ ফোল্ডারে এই রিপোজিটরির রুটে অবস্থিত।

কেন এটি বেছে নেবেন?
Codespaces এর মতো একই পরিবেশ; কোন ডিপেন্ডেন্সি ড্রিফট নেই।

ধাপ ০ অতিরিক্ত ইনস্টল করুন

Docker Desktop – নিশ্চিত করুন docker --version কাজ করে।
VS Code Remote – Containers এক্সটেনশন (ID: ms-vscode-remote.remote-containers)।

ধাপ ১ VS কোডে রিপো খুলুন

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

VS কোড .devcontainer/ সনাক্ত করে এবং একটি প্রম্পট দেখায়।

ধাপ ২ কন্টেইনারে পুনরায় খুলুন

“Reopen in Container” ক্লিক করুন। ডকার ইমেজ তৈরি করবে (প্রথমবার ≈ ৩ মিনিট)।
টার্মিনাল প্রম্পট আসলে, আপনি কন্টেইনারের ভিতরে আছেন।

২. অপশন C – মিনিকন্ডা

Miniconda হল একটি হালকা ইনস্টলার যা Conda, পাইথন এবং কিছু প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্য।
Conda নিজেই একটি প্যাকেজ ম্যানেজার, যা বিভিন্ন পাইথন ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট এবং প্যাকেজ সেটআপ ও সুইচ করা সহজ করে তোলে। এটি pip এর মাধ্যমে না পাওয়া প্যাকেজ ইনস্টল করতেও কাজে লাগে।

ধাপ ০ মিনিকন্ডা ইনস্টল করুন

MiniConda ইনস্টলেশন গাইড অনুসরণ করুন।

conda --version

ধাপ ১ ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন

একটি নতুন এনভায়রনমেন্ট ফাইল (environment.yml) তৈরি করুন। যদি আপনি Codespaces ব্যবহার করে থাকেন, এটি .devcontainer ডিরেক্টরির মধ্যে তৈরি করুন, অর্থাৎ .devcontainer/environment.yml।

ধাপ ২ আপনার এনভায়রনমেন্ট ফাইল পূরণ করুন

নিম্নলিখিত স্নিপেটটি আপনার environment.yml এ যোগ করুন

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

ধাপ ৩ আপনার কন্ডা এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন

নিম্নলিখিত কমান্ডগুলো আপনার কমান্ড লাইন/টার্মিনালে চালান

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer সাব পাথ শুধুমাত্র Codespace সেটআপগুলিতে প্রযোজ্য
conda activate ai4beg

যদি কোনো সমস্যা হয়, Conda environments গাইড দেখুন।

২. অপশন D – ক্লাসিক জুপিটার / জুপিটার ল্যাব (আপনার ব্রাউজারে)

কার জন্য?
যারা ক্লাসিক জুপিটার ইন্টারফেস পছন্দ করেন বা VS কোড ছাড়া নোটবুক চালাতে চান।

ধাপ ১ নিশ্চিত করুন জুপিটার ইনস্টল আছে

লোকালি জুপিটার শুরু করতে, টার্মিনাল/কমান্ড লাইনে যান, কোর্স ডিরেক্টরিতে নেভিগেট করুন এবং চালান:

jupyter notebook

অথবা

jupyterhub

এটি একটি জুপিটার ইনস্ট্যান্স শুরু করবে এবং অ্যাক্সেস করার URL কমান্ড লাইন উইন্ডোতে দেখাবে।

URL অ্যাক্সেস করলে, আপনি কোর্সের আউটলাইন দেখতে পাবেন এবং যেকোনো *.ipynb ফাইলে যেতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb।

৩. আপনার API কী যোগ করুন

যেকোনো ধরনের অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সময় আপনার API কী নিরাপদ রাখা গুরুত্বপূর্ণ। আমরা সুপারিশ করি সরাসরি আপনার কোডে API কী সংরক্ষণ করবেন না। সেগুলো পাবলিক রিপোজিটরিতে কমিট করলে নিরাপত্তা ঝুঁকি এবং অনাকাঙ্ক্ষিত খরচ হতে পারে যদি কেউ খারাপ উদ্দেশ্যে ব্যবহার করে।
পাইথনের জন্য .env ফাইল তৈরি করে GITHUB_TOKEN যোগ করার ধাপে ধাপে গাইড নিচে:

১. আপনার প্রজেক্ট ডিরেক্টরিতে যান: টার্মিনাল বা কমান্ড প্রম্পট খুলুন এবং আপনার প্রজেক্টের রুট ডিরেক্টরিতে যান যেখানে .env ফাইল তৈরি করতে চান।

cd path/to/your/project

২. .env ফাইল তৈরি করুন: আপনার পছন্দের টেক্সট এডিটর দিয়ে .env নামে একটি নতুন ফাইল তৈরি করুন। কমান্ড লাইনে থাকলে, Unix-ভিত্তিক সিস্টেমে touch অথবা উইন্ডোজে echo ব্যবহার করতে পারেন:

Unix-ভিত্তিক সিস্টেম:

touch .env

উইন্ডোজ:

echo . > .env

৩. .env ফাইল সম্পাদনা করুন: .env ফাইলটি একটি টেক্সট এডিটরে (যেমন VS কোড, Notepad++, বা অন্য যেকোনো এডিটর) খুলুন। নিচের লাইনটি যোগ করুন, যেখানে your_github_token_here এর জায়গায় আপনার আসল GitHub টোকেন দিন:

GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

৪. ফাইলটি সংরক্ষণ করুন: পরিবর্তনগুলো সেভ করুন এবং এডিটর বন্ধ করুন।

৫. python-dotenv ইনস্টল করুন: যদি আগে না করে থাকেন, তাহলে .env ফাইল থেকে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করার জন্য python-dotenv প্যাকেজ ইনস্টল করতে হবে। pip দিয়ে ইনস্টল করুন:

pip install python-dotenv

৬. আপনার পাইথন স্ক্রিপ্টে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করুন: আপনার পাইথন স্ক্রিপ্টে python-dotenv প্যাকেজ ব্যবহার করে .env ফাইল থেকে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করুন:

from dotenv import load_dotenv
import os

# .env ফাইল থেকে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করুন
load_dotenv()

# GITHUB_TOKEN ভেরিয়েবল অ্যাক্সেস করুন
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

এটাই! আপনি সফলভাবে .env ফাইল তৈরি করেছেন, আপনার GitHub টোকেন যোগ করেছেন এবং এটি আপনার পাইথন অ্যাপ্লিকেশনে লোড করেছেন।

🔐 কখনো .env কমিট করবেন না—এটি ইতিমধ্যেই .gitignore এ আছে।
সম্পূর্ণ প্রোভাইডার নির্দেশনা providers.md এ আছে।

৪. পরবর্তী কি?

আমি চাই… যান…
লেসন ১ শুরু করুন 01-introduction-to-genai
একটি LLM প্রোভাইডার সেটআপ করুন providers.md
অন্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন আমাদের Discord এ যোগ দিন

৫. সমস্যা সমাধান

লক্ষণ সমাধান
python not found Python PATH এ যোগ করুন অথবা ইনস্টলেশনের পর টার্মিনাল পুনরায় খুলুন
pip cannot build wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel চালিয়ে পুনরায় চেষ্টা করুন
ModuleNotFoundError: dotenv pip install -r requirements.txt চালান (env ইনস্টল হয়নি)
Docker build fails No space left Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → ডিস্ক সাইজ বাড়ান
VS Code বারবার পুনরায় খোলার প্রম্পট দেয় হয়তো দুইটি অপশন একসাথে চালু আছে; একটি বেছে নিন (venv অথবা container)
OpenAI 401 / 429 errors OPENAI_API_KEY মান চেক করুন / রিকোয়েস্ট রেট লিমিট দেখুন
Conda ব্যবহার করে সমস্যা হলে Microsoft AI লাইব্রেরি ইনস্টল করুন conda install -c microsoft azure-ai-ml দিয়ে

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল নথিটি তার নিজস্ব ভাষায়ই কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।