Skip to content

02-setup-local.md

Latest commit

 

History

History
223 lines (149 loc) · 9.8 KB

02-setup-local.md

File metadata and controls

223 lines (149 loc) · 9.8 KB

Lokálne nastavenie 🖥️

Použite tento návod, ak uprednostňujete spúšťať všetko na vlastnom notebooku.
Máte dve možnosti: (A) natívny Python + virtual-env alebo (B) VS Code Dev Container s Dockerom.
Vyberte si, čo vám príde jednoduchšie – obe vedú k rovnakým lekciám.

1. Požiadavky

Nástroj Verzia / Poznámky
Python 3.10 + (stiahnite z https://python.org)
Git Najnovšia (súčasť Xcode / Git pre Windows / správca balíkov Linuxu)
VS Code Voliteľné, ale odporúčané https://code.visualstudio.com
Docker Desktop Iba pre možnosť B. Bezplatná inštalácia: https://docs.docker.com/desktop/

💡 Tip – Overte nástroje v termináli:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. Možnosť A – Natívny Python (najrýchlejšie)

Krok 1 Naklonujte tento repozitár

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

Krok 2 Vytvorte a aktivujte virtuálne prostredie

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

✅ Príkazový riadok by mal teraz začínať na (.venv)—to znamená, že ste vo vnútri prostredia.

Krok 3 Nainštalujte závislosti

pip install -r requirements.txt

Preskočte na Sekciu 3 o API kľúčoch

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

Tento repozitár a kurz sme nastavili s vývojovým kontajnerom, ktorý má univerzálne runtime prostredie podporujúce Python3, .NET, Node.js a Java vývoj. Súvisiaca konfigurácia je definovaná v súbore devcontainer.json umiestnenom v priečinku .devcontainer/ v koreňovom adresári tohto repozitára.

Prečo si vybrať toto?
Identické prostredie ako Codespaces; žiadne problémy s nezhodou závislostí.

Krok 0 Nainštalujte doplnky

Docker Desktop – overte, že príkaz docker --version funguje.
VS Code Remote – Containers rozšírenie (ID: ms-vscode-remote.remote-containers).

Krok 1 Otvorte repozitár vo VS Code

Súbor ▸ Otvoriť priečinok… → generative-ai-for-beginners

VS Code detekuje .devcontainer/ a zobrazí výzvu.

Krok 2 Znova otvorte v kontajneri

Kliknite na „Reopen in Container“. Docker zostaví obraz (≈ 3 minúty pri prvom spustení).
Keď sa zobrazí príkazový riadok, ste vo vnútri kontajnera.

2. Možnosť C – 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. Tiež je užitočný na inštaláciu balíkov, ktoré nie sú dostupné cez pip.

Krok 0 Nainštalujte Miniconda

Postupujte podľa návodu na inštaláciu MiniConda.

conda --version

Krok 1 Vytvorte virtuálne prostredie

Vytvorte nový súbor prostredia (environment.yml). Ak používate Codespaces, vytvorte ho v priečinku .devcontainer, teda .devcontainer/environment.yml.

Krok 2 Naplňte súbor prostredia

Pridajte nasledujúci úryvok do vášho environment.yml

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

Krok 3 Vytvorte svoje Conda prostredie

Spustite nasledujúce príkazy v príkazovom riadku/termináli

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # Podcesta .devcontainer sa vzťahuje iba na nastavenia Codespace
conda activate ai4beg

Ak narazíte na problémy, pozrite si návod na správu Conda prostredí.

2 Možnosť D – Klasický Jupyter / Jupyter Lab (vo vašom prehliadači)

Pre koho je to určené?
Pre každého, kto má rád klasické rozhranie Jupyter alebo chce spúšťať notebooky bez VS Code.

Krok 1 Overte, či je Jupyter nainštalovaný

Na spustenie Jupyter lokálne otvorte terminál/príkazový riadok, prejdite do adresára kurzu a spustite:

jupyter notebook

alebo

jupyterhub

Tým sa spustí inštancia Jupyter a URL na prístup k nej sa zobrazí v okne príkazového riadku.

Po prístupe na URL by ste mali vidieť osnovu kurzu a môžete prechádzať do ľubovoľného súboru *.ipynb. Napríklad, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. Pridajte svoje API kľúče

Je dôležité bezpečne uchovávať svoje API kľúče pri tvorbe akejkoľvek aplikácie. Odporúčame neukladať API kľúče priamo v kóde. Ich zverejnenie v repozitári by mohlo viesť k bezpečnostným problémom a neželaným nákladom, ak by ich zneužil niekto iný.
Tu je krok za krokom návod, ako vytvoriť .env súbor pre Python a pridať GITHUB_TOKEN:

  1. Prejdite do adresára svojho projektu: Otvorte terminál alebo príkazový riadok a prejdite do koreňového adresára projektu, kde chcete vytvoriť .env súbor.

    cd path/to/your/project

  2. Vytvorte .env súbor: Použite svoj obľúbený textový editor na vytvorenie nového súboru s názvom .env. Ak používate príkazový riadok, môžete použiť touch (na Unixových systémoch) alebo echo (na Windows):

    Unixové systémy:

    touch .env

    Windows:

    echo . > .env

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

    GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

  4. Uložte súbor: Uložte zmeny a zatvorte textový editor.

  5. Nainštalujte python-dotenv: Ak ste tak ešte neurobili, nainštalujte balík python-dotenv, ktorý načíta premenné prostredia zo súboru .env do vašej Python aplikácie. Môžete ho nainštalovať pomocou pip:

    pip install python-dotenv

  6. Načítajte premenné prostredia vo vašom Python skripte: Vo vašom Python skripte použite balík python-dotenv na načítanie premenných prostredia zo súboru .env:

    from dotenv import load_dotenv
import os

# Načítať premenné prostredia zo súboru .env
load_dotenv()

# Prístup k premennej GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

print(github_token)

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

🔐 Nikdy necommitujte .env – je už v .gitignore.
Úplné pokyny poskytovateľa nájdete v providers.md.

4. Čo ďalej?

Chcem… Ísť na…
Začať Lekciu 1 01-introduction-to-genai
Nastaviť poskytovateľa LLM providers.md
Spoznajte ostatných študentov Pridajte sa na náš Discord

5. Riešenie problémov

Príznak Riešenie
python not found Pridajte Python do PATH alebo znova otvorte terminál po inštalácii
pip nemôže zostaviť wheels (Windows) pip install --upgrade pip setuptools wheel a skúste znova.
ModuleNotFoundError: dotenv Spustite pip install -r requirements.txt (prostredie nebolo nainštalované).
Docker build zlyhá No space left Docker Desktop ▸ Nastavenia ▸ Zdroje → zväčšite veľkosť disku.
VS Code stále vyzýva na znovuotvorenie Môžete mať aktívne obe možnosti; vyberte jednu (venv alebo kontajner)
OpenAI 401 / 429 chyby Skontrolujte hodnotu OPENAI_API_KEY / limity požiadaviek.
Chyby pri používaní Conda Nainštalujte Microsoft AI knižnice pomocou conda install -c microsoft azure-ai-ml

Zrieknutie sa zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Aj keď sa snažíme o presnosť, majte prosím na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.