ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕੋਰਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੇਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੇਨੇਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਕੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ!
ਤੁਹਾਡੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹ ਪੰਨਾ ਸੈੱਟਅਪ ਕਦਮ, ਤਕਨੀਕੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਕਿੱਥੇ ਮਿਲੇਗੀ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਲੈਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਇਸ ਪੂਰੇ ਰੇਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ GitHub ਅਕਾਊਂਟ ਵਿੱਚ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਡ ਬਦਲ ਸਕੋ ਅਤੇ ਚੈਲੰਜ ਪੂਰੇ ਕਰ ਸਕੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਰੇਪੋ ਨੂੰ ਸਿਤਾਰਾ (🌟) ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੇਪੋਜ਼ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭ ਸਕੋ।
ਕੋਡ ਚਲਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ GitHub Codespaces ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਆਪਣੇ ਫੋਰਕ ਵਿੱਚ: Code -> Codespaces -> New on main
- ⚙️ ਗੀਅਰ ਆਈਕਨ -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
- ਨਾਮ OPENAI_API_KEY ਰੱਖੋ, ਆਪਣਾ ਕੀ ਪੇਸਟ ਕਰੋ, ਸੇਵ ਕਰੋ।
| ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ… | ਜਾਵਾਂ… |
|---|---|
| ਪਹਿਲਾ ਪਾਠ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ | 01-introduction-to-genai |
| ਅੱਫਲਾਈਨ ਕੰਮ ਕਰੋ | setup-local.md |
| ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸੈੱਟਅਪ ਕਰੋ | providers.md |
| ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲੋ | ਸਾਡੀ Discord ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ |
| ਲੱਛਣ | ਸਹੀ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ |
|---|---|
| ਕੰਟੇਨਰ ਬਿਲਡ 10 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫੱਸਿਆ | Codespaces ➜ “Rebuild Container” |
python: command not found |
ਟਰਮੀਨਲ ਜੁੜਿਆ ਨਹੀਂ; + ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ➜ bash |
OpenAI ਤੋਂ 401 Unauthorized |
ਗਲਤ / ਸਮਾਪਤ ਹੋਇਆ OPENAI_API_KEY |
| VS Code "Dev container mounting…" ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ | ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਟੈਬ ਨੂੰ ਰੀਫ੍ਰੈਸ਼ ਕਰੋ—ਕੋਡਸਪੇਸ ਕਦੇ ਕਦੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਗੁੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਨੋਟਬੁੱਕ ਕਰਨਲ ਗੁੰਮ ਹੋ ਗਿਆ | ਨੋਟਬੁੱਕ ਮੀਨੂ ➜ Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3 |
ਯੂਨਿਕਸ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ:
touch .envਵਿਂਡੋਜ਼:
echo . > .env-
.envਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ:.envਫਾਈਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਟੈਕਸਟ ਐਡੀਟਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ (ਜਿਵੇਂ VS ਕੋਡ, ਨੋਟਪੈਡ++, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਐਡੀਟਰ)। ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ,your_github_token_hereਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਸਲ GitHub ਟੋਕਨ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ:GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
-
ਫਾਈਲ ਸੇਵ ਕਰੋ: ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸੇਵ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਐਡੀਟਰ ਬੰਦ ਕਰੋ।
-
python-dotenvਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ: ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਾਲੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ Python ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ.envਫਾਈਲ ਤੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈpython-dotenvਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰpipਨਾਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:pip install python-dotenv
-
ਆਪਣੇ Python ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲ ਲੋਡ ਕਰੋ: ਆਪਣੇ Python ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ,
.envਫਾਈਲ ਤੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈpython-dotenvਪੈਕੇਜ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰੋ:from dotenv import load_dotenv import os # .env ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲ ਲੋਡ ਕਰੋ load_dotenv() # GITHUB_TOKEN ਵੈਰੀਏਬਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN") print(github_token)
ਇੰਝ ਕੀਤਾ! ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ .env ਫਾਈਲ ਬਣਾਈ, ਆਪਣੀ GitHub ਟੋਕਨ ਜੋੜੀ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ Python ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕੀਤਾ।
ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਲੋਕਲੀ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵਰਜਨ ਦਾ Python ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਫਿਰ ਰੇਪੋ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ:
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginnersਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਚੈੱਕ ਆਉਟ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ!
ਮਿਨੀਕਾਂਡਾ ਇੱਕ ਲਾਈਟਵੇਟ ਇੰਸਟਾਲਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ Conda, Python, ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Conda ਖੁਦ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ Python ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ pip ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ MiniConda ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਦੀ ਪਾਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਸੈਟਅਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਮਿਨੀਕਾਂਡਾ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਪੋ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ)।
ਅਗਲਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਨ ਬਣਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਹCondਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਵਾਂ ਵਾਤਾਵਰਨ ਫਾਈਲ (environment.yml) ਬਣਾਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ Codespaces ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ .devcontainer ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਓ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ .devcontainer/environment.yml।
ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਸ੍ਰੋਤ ਕੋਡ ਨਾਲ ਭਰੋ:
name: <environment-name>
channels:
- defaults
- microsoft
dependencies:
- python=<python-version>
- openai
- python-dotenv
- pip
- pip:
- azure-ai-mlਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਂਡਾ ਵਰਤਣ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਮਿਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾ ਕੇ ਮੈਨੂਅਲੀ Microsoft AI ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
conda install -c microsoft azure-ai-ml
ਵਾਤਾਵਰਨ ਫਾਈਲ ਉਹ dependencies ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। <environment-name> ਤੁਹਾਡੀ ਚਾਹਵੀਂ ਕਾਂਡਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ, ਅਤੇ <python-version> ਉਹ Python ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਵੱਜੋਂ, 3 Python ਦੀ ਨਵੀਂ ਮੁੱਖ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ।
ਇਹ ਕਰ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਚਲਾ ਕੇ ਆਪਣਾ ਕਾਂਡਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer ਸਬ ਪਾਥ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡਸਪੇਸ ਸੈਟਅਪਸ ਲਈ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
conda activate ai4begਜੇ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ, ਤਾਂ Conda environments guide ਨੂੰ ਦੇਖੋ।
ਅਸੀਂ Visual Studio Code (VS Code) ਐਡਿਟਰ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Python ਸਹਾਇਤਾ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ। ਇਹ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ।
ਨੋਟ: ਕੋਰਸ ਰੇਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ VS Code ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟਅਪ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਰਸ ਰੇਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ
.devcontainerਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲੇਗੀ।
ਨੋਟ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ VS Code ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਉਸ Python ਸਹਾਇਤਾ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇਗਾ।
ਨੋਟ: ਜੇ VS Code ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਇਨਕਾਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ Python ਵਰਜਨ ਵਰਤ ਸਕੋ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਉੱਤੇ ਬ੍ਰਾਉਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ Jupyter ਇਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਲਾਸਿਕ Jupyter ਅਤੇ Jupyter Hub ਦੋਹਾਂ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸੋਹਣਾ ਵਿਕਾਸ ਵਰਤੌ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਸ਼ਨ, ਕੋਡ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ, ਆਦਿ।
Jupyter ਲੋਕਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਟਰਮੀਨਲ / ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਤੇ ਜਾਵੋ, ਕੋਰਸ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ ਚਲਾਓ:
jupyter notebookਜਾਂ
jupyterhubਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ Jupyter ਇੰਸਟੈਂਸ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ URL ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ URL ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋਗੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਰਸ ਢਾਂਚਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ *.ipynb ਫਾਈਲ ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb।
ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜਾਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਉੱਤੇ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਸੈੱਟਅਪ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਕন্টੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੋਰਸ ਰੇਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ .devcontainer ਫੋਲਡਰ VS Code ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟਅਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Codespaces ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਇਸ ਲਈ ਡੋਕਰ ਦੀ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੁੱਲ ਕੇ ਕਹਿਣਾ, ਇਹ ਕਾਫੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰ ਵਰਗੇ ਤਜਰਬੇ ਹਨ।
GitHub Codespaces ਵਰਤਦੇ ਸਮੇਂ ਆਪਣੇ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ Codespace Secrets ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਚੰਗਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ Codespaces secrets management ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰੋ।
ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ 6 ਸੰਕਲਪਕ ਪਾਠ ਅਤੇ 6 ਕੋਡਿੰਗ ਪਾਠ ਹਨ।
ਕੋਡਿੰਗ ਪਾਠਾਂ ਵਾਸਤੇ, ਅਸੀਂ Azure OpenAI ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ Azure OpenAI ਸੇਵਾ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ API ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਕੋਡ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਇਹ ਅਰਜ਼ੀ ਫਰਮਾਈਸਕਰੀ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਹਰ ਕੋਡਿੰਗ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਇੱਕ README.md ਫਾਈਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ Azure OpenAI ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਗਾਈਡ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਕਿਵੇਂ Azure OpenAI Service ਰਿਸੋਰਸ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਟਿਪ।
ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ OpenAI API ਨਾਲ ਪਹਿਲਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਗਾਈਡ ਪਾਠੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰਿਕ AI Community Discord ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਚੈਨਲ ਬਣਾਏ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਕੇ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਪਤੀਆਂ, ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਜੇਨੇਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਜਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਚੰਗਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਮ ਵੀ ਇਸ Discord ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਹੋਵੇਗੀ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿੱਖਿਆਰਥੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਹ ਕੋਰਸ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸੋਰਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੇਖੋ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪੁਲ ਰਿਕਵੇਸਟ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਇੱਕ GitHub ਮੁੱਦਾ ਦਰਜ ਕਰੋ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਮ ਸਾਰੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦਾ ਟਰੈਕ ਰੱਖੇਗੀ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੇਨੇਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਵਾਸਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ Contributor License Agreement (CLA) ਦਾ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਧਿਕਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ। ਵੇਰਵਾ ਲਈ, CLA, Contributor License Agreement ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਵੇਖੋ।
ਮਹਤਵਪੂਰਨ: ਇਸ ਰੇਪੋ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਰਾਹੀਂ ਜਾਂਚਾਂਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਸਿਰਫ ਉਹ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਮਾਹਿਰ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪੁਲ ਰਿਕਵੇਸਟ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ CLA-ਬੋਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੈਅ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ CLA ਦਿੰਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਅਤੇ PR ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਨਾਲ ਸਜਾਵੇਗਾ। ਸਿਰਫ਼ ਬੋਟ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੇ ਹੁਕਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਨਾ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਰੇਪੋਜ਼ਿਟਰੀਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਹੀ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਜਿਹੜੀਆਂ ਸਾਡਾ CLA ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ Microsoft Open Source Code of Conduct ਅਪਨਾਇਆ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ Code of Conduct FAQ ਪੜ੍ਹੋ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ Email opencode ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਕੰਪਲੀਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮ ਪੂਰੇ ਕਰ ਲਏ ਹਨ, ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਅਤੇ ਐਲਐਲਐਮਜ਼ ਦਾ ਪਰਿਚય ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ।
ਦੱਸਣਯੋਗ ਗੱਲ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤਾ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਾਈਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਵਰਜਨ ਹੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੂਤਰ ਮੰਨੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਹਿਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਇਸਤਾਮਾਲ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।