CodeCow/generative-ai-for-beginners
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git synced 2026-06-05 21:07:14 +08:00
Code Issues Actions 1 Packages Projects Releases Wiki Activity

chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes)

Browse Source
This commit is contained in:
localizeflow[bot] 2026-02-06 22:37:38 +00:00
parent 22c65847ea
commit 408a9e1af8
6 changed files with 252 additions and 238 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
translations/el/.co-op-translator.json
View File

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "el"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-10-17T18:20:14+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T22:35:58+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "el"
},

160
translations/el/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,50 +1,50 @@
# Ξεκινώντας με αυτό το μάθημα
Είμαστε πολύ ενθουσιασμένοι που ξεκινάτε αυτό το μάθημα και ανυπομονούμε να δούμε τι θα εμπνευστείτε να δημιουργήσετε με τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη!
Είμαστε πολύ ενθουσιασμένοι που ξεκινάτε αυτό το μάθημα και θα δείτε τι εμπνευσμένοι θα γίνετε να δημιουργήσετε με τη Δημιουργική Τεχνητή Νοημοσύνη!
Για να εξασφαλίσουμε την επιτυχία σας, αυτή η σελίδα περιγράφει τα βήματα εγκατάστασης, τις τεχνικές απαιτήσεις και πού να βρείτε βοήθεια αν χρειαστεί.
## Βήματα Εγκατάστασης
Για να ξεκινήσετε αυτό το μάθημα, θα χρειαστεί να ολοκληρώσετε τα παρακάτω βήματα.
Για να ξεκινήσετε να παρακολουθείτε αυτό το μάθημα, θα χρειαστεί να ολοκληρώσετε τα παρακάτω βήματα.
### 1. Κλωνοποίηση αυτού του Αποθετηρίου
### 1. Κλωνοποίηση αυτού του repository
[Κλωνοποιήστε ολόκληρο το αποθετήριο](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) στον δικό σας λογαριασμό GitHub για να μπορείτε να αλλάξετε οποιονδήποτε κώδικα και να ολοκληρώσετε τις προκλήσεις. Μπορείτε επίσης να [προσθέσετε αστέρι (🌟) σε αυτό το αποθετήριο](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να το βρίσκετε πιο εύκολα, καθώς και σχετικά αποθετήρια.
[Κλωνοποιήστε ολόκληρο το repository](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) στον δικό σας λογαριασμό GitHub για να μπορείτε να αλλάξετε οποιονδήποτε κώδικα και να ολοκληρώσετε τις προκλήσεις. Μπορείτε επίσης να [κάνετε star (🌟) στο repository αυτό](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ώστε να το βρίσκετε εσείς και σχετικές αποθετηριακές πιο εύκολα.
### 2. Δημιουργία ενός Codespace
### 2. Δημιουργήστε ένα codespace
Για να αποφύγετε προβλήματα εξαρτήσεων κατά την εκτέλεση του κώδικα, συνιστούμε να εκτελέσετε αυτό το μάθημα σε ένα [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Για να αποφύγετε τυχόν προβλήματα με εξαρτήσεις κατά την εκτέλεση του κώδικα, συνιστούμε να εκτελέσετε αυτό το μάθημα σε ένα [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Στο κλωνοποιημένο αποθετήριο σας: **Code -> Codespaces -> New on main**
Στον clone σας: **Code -> Codespaces -> New on main**
![Διάλογος που δείχνει κουμπιά για τη δημιουργία ενός codespace](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialog showing buttons to create a codespace](../../../translated_images/el/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 Προσθήκη ενός μυστικού
#### 2.1 Προσθήκη μυστικού
1. ⚙️ Εικονίδιο γραναζιού -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. Όνομα OPENAI_API_KEY, επικολλήστε το κλειδί σας, Αποθήκευση.
1. ⚙️ Εικονίδιο ρυθμίσεων -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. Ονομάστε το OPENAI_API_KEY, επικολλήστε το κλειδί σας, Αποθηκεύστε.
### 3. Τι ακολουθεί;
| Θέλω να… | Πήγαινε στο… |
|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Ξεκινήστε το Μάθημα 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Εργαστείτε εκτός σύνδεσης | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Ρυθμίστε έναν Πάροχο LLM | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Γνωρίστε άλλους μαθητές | [Γίνετε μέλος στο Discord μας](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
| Θέλω να… | Μετάβαση σε… |
|---------------------|---------------------------------------------------------------------|
| Ξεκινήσω το Μάθημα 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Δουλέψω εκτός σύνδεσης | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Ρυθμίσω έναν πάροχο LLM | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Γνωρίσω άλλους μαθητές | [Εγγραφείτε στο Discord μας](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## Επίλυση Προβλημάτων
## Επίλυση προβλημάτων
| Σύμπτωμα | Λύση |
| Σύμπτωμα | Επίλυση |
|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| Η κατασκευή του container κολλάει > 10 λεπτά | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Το τερματικό δεν συνδέθηκε· κάντε κλικ **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` από OpenAI | Λάθος / ληγμένο `OPENAI_API_KEY` |
| Το VS Code δείχνει “Dev container mounting…” | Ανανεώστε την καρτέλα του προγράμματος περιήγησης—μερικές φορές το Codespaces χάνει τη σύνδεση |
| Λείπει ο πυρήνας του Notebook | Μενού Notebook ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
| Η δημιουργία container "κολλάει" > 10 λεπτά | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Το τερματικό δεν συνδέθηκε· κάντε κλικ στο **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` από OpenAI | Λάθος / ληγμένο `OPENAI_API_KEY` |
| Το VS Code δείχνει “Dev container mounting…” | Ανανέωση της καρτέλας του browser — Τα Codespaces χάνουν μερικές φορές σύνδεση |
| Απουσία kernel στο Notebook | Μενού Notebook ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Συστήματα βασισμένα σε Unix:
Unix-based συστήματα:
```bash
touch .env
@ -56,40 +56,40 @@
echo . > .env
```
3. **Επεξεργαστείτε το αρχείο `.env`**: Ανοίξτε το αρχείο `.env` σε έναν επεξεργαστή κειμένου (π.χ., VS Code, Notepad++ ή οποιονδήποτε άλλο επεξεργαστή). Προσθέστε την παρακάτω γραμμή στο αρχείο, αντικαθιστώντας το `your_github_token_here` με το πραγματικό σας GitHub token:
3. **Επεξεργασία του αρχείου `.env`**: Ανοίξτε το αρχείο `.env` σε έναν επεξεργαστή κειμένου (π.χ., VS Code, Notepad++ ή οποιονδήποτε άλλο). Προσθέστε την ακόλουθη γραμμή στο αρχείο, αντικαθιστώντας το `your_github_token_here` με το πραγματικό σας token GitHub:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
```
4. **Αποθηκεύστε το Αρχείο**: Αποθηκεύστε τις αλλαγές και κλείστε τον επεξεργαστή κειμένου.
4. **Αποθηκεύστε το αρχείο**: Αποθηκεύστε τις αλλαγές και κλείστε τον επεξεργαστή κειμένου.
5. **Εγκαταστήστε το `python-dotenv`**: Αν δεν το έχετε ήδη, θα χρειαστεί να εγκαταστήσετε το πακέτο `python-dotenv` για να φορτώσετε μεταβλητές περιβάλλοντος από το αρχείο `.env` στην εφαρμογή Python σας. Μπορείτε να το εγκαταστήσετε χρησιμοποιώντας `pip`:
5. **Εγκατάσταση `python-dotenv`**: Αν δεν το έχετε ήδη κάνει, θα χρειαστεί να εγκαταστήσετε το πακέτο `python-dotenv` για να φορτώσετε μεταβλητές περιβάλλοντος από το αρχείο `.env` στην Python εφαρμογή σας. Μπορείτε να το εγκαταστήσετε με `pip`:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **Φορτώστε Μεταβλητές Περιβάλλοντος στο Python Script σας**: Στο Python script σας, χρησιμοποιήστε το πακέτο `python-dotenv` για να φορτώσετε τις μεταβλητές περιβάλλοντος από το αρχείο `.env`:
6. **Φόρτωση μεταβλητών περιβάλλοντος στο Python script σας**: Στο Python script σας, χρησιμοποιήστε το πακέτο `python-dotenv` για να φορτώσετε τις μεταβλητές περιβάλλοντος από το αρχείο `.env`:
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables from .env file
# Φορτώστε τις μεταβλητές περιβάλλοντος από το αρχείο .env
load_dotenv()
# Access the GITHUB_TOKEN variable
# Πρόσβαση στη μεταβλητή GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
print(github_token)
```
Αυτό είναι! Έχετε δημιουργήσει επιτυχώς ένα αρχείο `.env`, προσθέσατε το GitHub token σας και το φορτώσατε στην εφαρμογή Python σας.
Αυτό είναι όλο! Δημιουργήσατε επιτυχώς αρχείο `.env`, προσθέσατε το token GitHub και το φορτώσατε στην Python εφαρμογή σας.
## Πώς να Εκτελέσετε τοπικά στον υπολογιστή σας
## Πώς να τρέξετε τοπικά στον υπολογιστή σας
Για να εκτελέσετε τον κώδικα τοπικά στον υπολογιστή σας, θα χρειαστεί να έχετε κάποια έκδοση του [Python εγκατεστημένη](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Για να τρέξετε τον κώδικα τοπικά στον υπολογιστή σας, πρέπει να έχετε εγκατεστημένη κάποια έκδοση [Python](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Στη συνέχεια, για να χρησιμοποιήσετε το αποθετήριο, πρέπει να το κλωνοποιήσετε:
@ -98,22 +98,22 @@ git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
Μόλις έχετε όλα τα αρχεία, μπορείτε να ξεκινήσετε!
Μόλις έχετε όλα ρυθμισμένα, μπορείτε να ξεκινήσετε!
## Προαιρετικά Βήματα
### Εγκατάσταση Miniconda
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) είναι ένας ελαφρύς εγκαταστάτης για την εγκατάσταση του [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), του Python, καθώς και μερικών πακέτων.
Το Conda είναι ένας διαχειριστής πακέτων που διευκολύνει τη ρύθμιση και την εναλλαγή μεταξύ διαφορετικών [**εικονικών περιβαλλόντων**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) Python και πακέτων. Είναι επίσης χρήσιμο για την εγκατάσταση πακέτων που δεν είναι διαθέσιμα μέσω `pip`.
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) είναι ένας ελαφρύς installer για την εγκατάσταση του [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, καθώς και μερικών πακέτων.
Το Conda είναι ένας διαχειριστής πακέτων, που καθιστά εύκολη τη ρύθμιση και εναλλαγή μεταξύ διαφορετικών [εικονικών περιβαλλόντων](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) και πακέτων Python. Είναι επίσης χρήσιμο για εγκατάσταση πακέτων που δεν διατίθενται μέσω του `pip`.
Μπορείτε να ακολουθήσετε τον [οδηγό εγκατάστασης MiniConda](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να το ρυθμίσετε.
Μπορείτε να ακολουθήσετε τον [οδηγό εγκατάστασης MiniConda](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να την εγκαταστήσετε.
Με το Miniconda εγκατεστημένο, πρέπει να κλωνοποιήσετε το [αποθετήριο](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (αν δεν το έχετε ήδη κάνει).
Αφού εγκαταστήσετε το Miniconda, πρέπει να κλωνοποιήσετε το [repository](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (αν δεν το έχετε ήδη κάνει)
Στη συνέχεια, πρέπει να δημιουργήσετε ένα εικονικό περιβάλλον. Για να το κάνετε αυτό με το Conda, δημιουργήστε ένα νέο αρχείο περιβάλλοντος (_environment.yml_). Αν ακολουθείτε μέσω Codespaces, δημιουργήστε το μέσα στον φάκελο `.devcontainer`, δηλαδή `.devcontainer/environment.yml`.
Επόμενο βήμα είναι να δημιουργήσετε ένα εικονικό περιβάλλον. Για να το κάνετε αυτό με το Conda, φτιάξτε ένα νέο αρχείο περιβάλλοντος ( _environment.yml_). Αν ακολουθείτε τα βήματα χρησιμοποιώντας τα Codespaces, δημιουργήστε το μέσα στον φάκελο `.devcontainer`, δηλαδή `.devcontainer/environment.yml`.
Προσθέστε το παρακάτω απόσπασμα στο αρχείο περιβάλλοντος σας:
Συμπληρώστε το αρχείο περιβάλλοντός σας με την παρακάτω απεικόνιση:
```yml
name: <environment-name>
@ -129,18 +129,18 @@ dependencies:
- azure-ai-ml
```
Αν αντιμετωπίσετε σφάλματα χρησιμοποιώντας το conda, μπορείτε να εγκαταστήσετε χειροκίνητα τις Βιβλιοθήκες AI της Microsoft χρησιμοποιώντας την παρακάτω εντολή σε ένα τερματικό.
Αν λαμβάνετε σφάλματα χρησιμοποιώντας το conda, μπορείτε να εγκαταστήσετε χειροκίνητα τις Βιβλιοθήκες Microsoft AI εκτελώντας την παρακάτω εντολή σε τερματικό.
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
Το αρχείο περιβάλλοντος καθορίζει τις εξαρτήσεις που χρειαζόμαστε. Το `<environment-name>` αναφέρεται στο όνομα που θέλετε να χρησιμοποιήσετε για το περιβάλλον Conda σας, και το `<python-version>` είναι η έκδοση του Python που θέλετε να χρησιμοποιήσετε, για παράδειγμα, `3` είναι η τελευταία κύρια έκδοση του Python.
Το αρχείο περιβάλλοντος καθορίζει τις εξαρτήσεις που χρειάζονται. Το `<environment-name>` αναφέρεται στο όνομα που θέλετε να δώσετε στο περιβάλλον Conda, και το `<python-version>` είναι η έκδοση της Python που θέλετε να χρησιμοποιήσετε, για παράδειγμα, το `3` είναι η πιο πρόσφατη σημαντική έκδοση της Python.
Με αυτό ολοκληρωμένο, μπορείτε να δημιουργήσετε το περιβάλλον Conda σας εκτελώντας τις παρακάτω εντολές στη γραμμή εντολών/τερματικό σας:
Αφού ολοκληρώσετε, μπορείτε να δημιουργήσετε το Conda περιβάλλον σας εκτελώντας τις παρακάτω εντολές στο τερματικό/γραμμή εντολών σας
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # Η υποδιαδρομή .devcontainer ισχύει μόνο για ρυθμίσεις Codespace
conda activate ai4beg
```
@ -148,19 +148,19 @@ conda activate ai4beg
### Χρήση του Visual Studio Code με την επέκταση υποστήριξης Python
Συνιστούμε τη χρήση του [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) με την [επέκταση υποστήριξης Python](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) εγκατεστημένη για αυτό το μάθημα. Ωστόσο, αυτό είναι περισσότερο μια σύσταση και όχι απαραίτητη προϋπόθεση.
Συνιστούμε τη χρήση του [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) με την [εξέταση υποστήριξης Python](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) εγκατεστημένη για αυτό το μάθημα. Αυτό όμως είναι περισσότερο μια σύσταση και όχι απόλυτη απαίτηση.
> **Σημείωση**: Ανοίγοντας το αποθετήριο του μαθήματος στο VS Code, έχετε την επιλογή να ρυθμίσετε το έργο μέσα σε ένα container. Αυτό οφείλεται στον [ειδικό φάκελο `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) που βρίσκεται μέσα στο αποθετήριο του μαθήματος. Περισσότερα για αυτό αργότερα.
> **Σημείωση**: Ανοίγοντας το repository του μαθήματος στο VS Code, έχετε την επιλογή να ρυθμίσετε το έργο μέσα σε ένα container. Αυτό γίνεται λόγω του [ειδικού φακέλου `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) που υπάρχει μέσα στο repository του μαθήματος. Περισσότερα για αυτό αργότερα.
> **Σημείωση**: Μόλις κλωνοποιήσετε και ανοίξετε τον φάκελο στο VS Code, θα σας προτείνει να εγκαταστήσετε μια επέκταση υποστήριξης Python.
> **Σημείωση**: Μόλις κλωνοποιήσετε και ανοίξετε τον φάκελο στο VS Code, θα σας προταθεί αυτόματα η εγκατάσταση μιας επέκτασης υποστήριξης Python.
> **Σημείωση**: Αν το VS Code σας προτείνει να ανοίξετε ξανά το αποθετήριο σε ένα container, απορρίψτε αυτή την πρόταση για να χρησιμοποιήσετε την τοπικά εγκατεστημένη έκδοση του Python.
> **Σημείωση**: Αν το VS Code σας προτείνει να ξανανοίξετε το repository μέσα σε container, απορρίψτε αυτή την πρόταση ώστε να χρησιμοποιήσετε την τοπική εγκατάσταση Python.
### Χρήση του Jupyter στο Πρόγραμμα Περιήγησης
### Χρήση Jupyter στον περιηγητή
Μπορείτε επίσης να εργαστείτε στο έργο χρησιμοποιώντας το [περιβάλλον Jupyter](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) απευθείας μέσα από το πρόγραμμα περιήγησής σας. Τόσο το κλασικό Jupyter όσο και το [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) παρέχουν ένα ευχάριστο περιβάλλον ανάπτυξης με χαρακτηριστικά όπως αυτόματη συμπλήρωση, επισήμανση κώδικα, κ.λπ.
Μπορείτε επίσης να δουλέψετε στο έργο χρησιμοποιώντας το [περιβάλλον Jupyter](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) απευθείας μέσα στον περιηγητή σας. Τόσο το κλασικό Jupyter όσο και το [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) παρέχουν ένα πολύ ευχάριστο περιβάλλον ανάπτυξης με δυνατότητες όπως αυτόματη ολοκλήρωση, επισήμανση κώδικα κλπ.
Για να ξεκινήσετε το Jupyter τοπικά, ανοίξτε το τερματικό/γραμμή εντολών, μεταβείτε στον φάκελο του μαθήματος και εκτελέστε:
Για να ξεκινήσετε τοπικά τον Jupyter, ανοίξτε το τερματικό/γραμμή εντολών, μεταβείτε στο φάκελο του μαθήματος και εκτελέστε:
```bash
jupyter notebook
@ -172,54 +172,60 @@ jupyter notebook
jupyterhub
```
Αυτό θα ξεκινήσει μια παρουσία του Jupyter και η διεύθυνση URL για πρόσβαση θα εμφανιστεί στο παράθυρο της γραμμής εντολών.
Αυτό θα ξεκινήσει ένα instance του Jupyter και η διεύθυνση URL για να το επισκεφτείτε θα εμφανιστεί στο παράθυρο εντολών.
Μόλις αποκτήσετε πρόσβαση στη διεύθυνση URL, θα πρέπει να δείτε τη δομή του μαθήματος και να μπορείτε να πλοηγηθείτε σε οποιοδήποτε αρχείο `*.ipynb`. Για παράδειγμα, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
Μόλις έχετε πρόσβαση στο URL, θα δείτε το περίγραμμα του μαθήματος και μπορείτε να πλοηγηθείτε σε οποιοδήποτε αρχείο `*.ipynb`. Για παράδειγμα, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
### Εκτέλεση σε container
### Εκτέλεση μέσα σε container
Μια εναλλακτική λύση για τη ρύθμιση όλων στον υπολογιστή σας ή στο Codespace είναι η χρήση ενός [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Ο ειδικός φάκελος `.devcontainer` μέσα στο αποθετήριο του μαθήματος καθιστά δυνατή τη ρύθμιση του έργου μέσα σε ένα container μέσω του VS Code. Εκτός από το Codespaces, αυτό θα απαιτήσει την εγκατάσταση του Docker, και ειλικρινά, περιλαμβάνει αρκετή δουλειά, οπότε το συνιστούμε μόνο σε όσους έχουν εμπειρία με containers.
Μια εναλλακτική στο να ρυθμίσετε τα πάντα στον υπολογιστή σας ή στο Codespace είναι να χρησιμοποιήσετε ένα [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Ο ειδικός φάκελος `.devcontainer` μέσα στο repository του μαθήματος επιτρέπει στο VS Code να ρυθμίσει το έργο μέσα σε container. Εκτός Codespaces, αυτό απαιτεί την εγκατάσταση του Docker και, για να είμαστε ειλικρινείς, περιλαμβάνει λίγη δουλειά, οπότε το συνιστούμε μόνο σε όσους έχουν εμπειρία με containers.
Ένας από τους καλύτερους τρόπους για να διατηρήσετε ασφαλή τα API keys σας όταν χρησιμοποιείτε το GitHub Codespaces είναι μέσω της χρήσης των Secrets του Codespace. Ακολουθήστε τον [οδηγό διαχείρισης μυστικών του Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να μάθετε περισσότερα.
Ένας από τους καλύτερους τρόπους να κρατήσετε τα API κλειδιά σας ασφαλή όταν χρησιμοποιείτε GitHub Codespaces είναι να χρησιμοποιήσετε τα Codespace Secrets. Παρακαλούμε ακολουθήστε τον [οδηγό διαχείρισης μυστικών για Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να μάθετε περισσότερα.
## Μαθήματα και Τεχνικές Απαιτήσεις
Το μάθημα περιλαμβάνει 6 μαθήματα εννοιών και 6 μαθήματα κώδικα.
Το μάθημα περιλαμβάνει 6 ενότητες με θεωρία και 6 ενότητες με κώδικα.
Για τα μαθήματα κώδικα, χρησιμοποιούμε την Υπηρεσία Azure OpenAI. Θα χρειαστείτε πρόσβαση στην υπηρεσία Azure OpenAI και ένα API key για να εκτελέσετε αυτόν τον κώδικα. Μπορείτε να κάνετε αίτηση για πρόσβαση [συμπληρώνοντας αυτή την αίτηση](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Για τις ενότητες κώδικα, χρησιμοποιούμε την υπηρεσία Azure OpenAI. Θα χρειαστείτε πρόσβαση στην υπηρεσία Azure OpenAI και ένα API key για να εκτελέσετε αυτόν τον κώδικα. Μπορείτε να υποβάλετε αίτηση για πρόσβαση [συμπληρώνοντας αυτή την αίτηση](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Ενώ περιμένετε να επεξεργαστεί η αίτησή σας, κάθε μάθημα κώδικα περιλαμβάνει επίσης ένα αρχείο `README.md` όπου μπορείτε να δείτε τον κώδικα και τα αποτελέσματα.
Ενώ περιμένετε να επεξεργαστεί η αίτησή σας, κάθε ενότητα κώδικα περιέχει και ένα αρχείο `README.md` όπου μπορείτε να δείτε τον κώδικα και τα αποτελέσματα.
## Χρήση της Υπηρεσίας Azure OpenAI για πρώτη φορά
## Χρήση της υπηρεσίας Azure OpenAI για πρώτη φορά
Αν είναι η πρώτη σας φορά που εργάζεστε με την υπηρεσία Azure OpenAI, παρακαλούμε ακολουθήστε αυτόν τον οδηγό για το πώς να [δημιουργήσετε και να αναπτύξετε έναν πόρο της Υπηρεσίας Azure OpenAI.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Αν είναι η πρώτη φορά που δουλεύετε με την υπηρεσία Azure OpenAI, παρακαλούμε ακολουθήστε αυτόν τον οδηγό για το πώς να [δημιουργήσετε και αναπτύξετε μια Azure OpenAI Service εφαρμογή.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Χρήση του OpenAI API για πρώτη φορά
## Χρήση της OpenAI API για πρώτη φορά
Αν είναι η πρώτη σας φορά που εργάζεστε με το OpenAI API, παρακαλούμε ακολουθήστε τον οδηγό για το πώς να [δημιουργήσετε και να χρησιμοποιήσετε τη διεπαφή.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Αν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε το OpenAI API, παρακαλούμε ακολουθήστε τον οδηγό για το πώς να [δημιουργήσετε και χρησιμοποιήσετε το Interface.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Γνωρίστε Άλλους Μαθητές
## Γνωρίστε άλλους μαθητές
Έχουμε δημιουργήσει κανάλια στον επίσημο [Discord server της AI Κοινότητας](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να γνωρίσετε άλλους μαθητές. Είναι ένας εξαιρετικός τρόπος να δικτυωθείτε με άλλους επιχειρηματίες, δημιουργούς, φοιτητές και οποιονδήποτε θέλει να εξελιχθεί στη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη.
Έχουμε δημιουργήσει κανάλια στον επίσημο [Discord server της κοινότητας AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) για να συναντήσετε άλλους μαθητές. Αυτός είναι ένας εξαιρετικός τρόπος να δικτυωθείτε με άλλους ομοϊδεάτες επιχειρηματίες, δημιουργούς, φοιτητές και οποιονδήποτε θέλει να εξελιχθεί στη Δημιουργική Τεχνητή Νοημοσύνη.
[![Γίνετε μέλος στο κανάλι Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Η ομάδα του έργου θα βρίσκεται επίσης σε αυτόν τον Discord server για να βοηθήσει οποιονδήποτε μαθητή.
Η ομάδα του έργου θα είναι επίσης παρούσα σε αυτόν τον Discord server για να βοηθά οποιουσδήποτε μαθητές.
## Συνεισφορά
## Συμβολή
Αυτό το μάθημα είναι μια πρωτοβουλία ανοιχτού κώδικα. Αν δείτε περιοχές για βελτίωση ή προβλήματα, παρακαλούμε δημιουργήστε ένα [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ή καταγράψτε ένα [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Αυτό το μάθημα είναι μια πρωτοβουλία ανοιχτού κώδικα. Αν δείτε σημεία βελτίωσης ή προβλήματα, παρακαλούμε δημιουργήστε ένα [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ή καταχωρήστε ένα [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Η ομάδα του έργου θα παρακολουθεί όλες τις συνεισφορές. Η συνεισφορά σε ανοιχτό κώδικα είναι ένας καταπληκτικός τρόπος να χτίσετε την καριέρα σας στη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη.
Η ομάδα του έργου παρακολουθεί όλες τις συνεισφορές. Η συμβολή σε έργα ανοιχτού κώδικα είναι ένας εκπληκτικός τρόπος να αναπτύξετε την καριέρα σας στη Δημιουργική Τεχνητή Νοημοσύνη.
Οι περισσότερες συνεισφορές απαιτούν να συμφωνήσετε με μια Συμφωνία Άδειας Χρήσης Συνεισφέροντος (CLA) δηλώνοντας ότι έχετε το δικαίωμα και πραγματικά παραχωρείτε σε εμάς τα δικαιώματα να χρησιμοποιήσουμε τη συνεισφορά σας. Για λεπτομέρειες, επισκεφθείτε τον [ιστότοπο CLA, Συμφωνία Άδειας Χρήσης Συνεισφέροντος](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Οι περισσότερες συνεισφορές απαιτούν να συμφωνήσετε με μια Συμφωνία Άδειας Συνεταιριστή (CLA) που δηλώνει ότι έχετε το δικαίωμα και ότι πράγματι παραχωρείτε σε εμάς τα δικαιώματα να χρησιμοποιήσουμε τη συνεισφορά σας. Για λεπτομέρειες, επισκεφτείτε [την ιστοσελίδα CLA, Contributor License Agreement](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Σημαντικό: όταν μεταφράζετε κείμενο σε αυτό το αποθετήριο, παρακαλούμε βεβαιωθείτε ότι δεν χρησιμοποιείτε μηχανική μετάφραση. Θα επαληθεύσουμε τις μεταφράσεις μέσω της κοινότητας, οπότε παρακαλούμε να προσφέρετε μεταφράσεις μόνο σε γλώσσες στις οποίες είστε επαρκείς.
Σημαντικό: κατά τη μετάφραση κειμένου σε αυτό το αποθετήριο, παρακαλούμε να μην χρησιμοποιείτε μηχανική μετάφραση. Θα επικυρώνουμε τις μεταφράσεις μέσω της κοινότητας, οπότε παρακαλούμε να αναλαμβάνετε μεταφράσεις μόνο σε γλώσσες που γνωρίζετε καλά.
Όταν υποβάλετε ένα pull request, ένα CLA-bot θα καθορίσει αυτόματα αν χρειάζεται να παρέχετε CLA και θα διακοσμήσει το PR κατάλληλα (π.χ., ετικέτα,
Τώρα που έχετε ολοκληρώσει τα απαραίτητα βήματα για να ολοκληρώσετε αυτό το μάθημα, ας ξεκινήσουμε με μια [εισαγωγή στη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη και τα LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Όταν υποβάλλετε ένα pull request, ένας CLA-bot θα καθορίσει αυτόματα αν χρειάζεται να παράσχετε CLA και θα επισημάνει ανάλογα το PR (π.χ., με ετικέτα, σχόλιο). Απλώς ακολουθήστε τις οδηγίες που δίνει ο bot. Θα χρειαστεί να το κάνετε αυτό μόνο μία φορά σε όλα τα repositories που χρησιμοποιούν το CLA μας.
Αυτό το έργο έχει υιοθετήσει τον [Κώδικα Συμπεριφοράς Ανοιχτού Κώδικα της Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). Για περισσότερες πληροφορίες, διαβάστε τις Συχνές Ερωτήσεις ή επικοινωνήστε με το [Email opencode](opencode@microsoft.com) για επιπλέον ερωτήσεις ή σχόλια.
## Ας ξεκινήσουμε!
Τώρα που έχετε ολοκληρώσει τα απαραίτητα βήματα για την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, ας ξεκινήσουμε με μια [εισαγωγή στην Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη και τα LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
---
**Αποποίηση ευθύνης**:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία μετάφρασης AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Αποποίηση ευθυνών**:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθεια για ακρίβεια, παρακαλούμε να σημειώσετε ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη γλώσσα του θεωρείται η επίσημη πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για οποιεσδήποτε παρεξηγήσεις ή λανθασμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
translations/sv/.co-op-translator.json
View File

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "sv"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-10-17T19:00:41+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T22:37:30+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "sv"
},

133
translations/sv/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,48 +1,49 @@
# Kom igång med den här kursen
# Kom igång med denna kurs
Vi är väldigt glada att du börjar den här kursen och ser fram emot att se vad du inspireras att skapa med Generativ AI!
Vi är mycket glada att du ska börja denna kurs och se vad du blir inspirerad att bygga med Generativ AI!
För att säkerställa din framgång beskriver denna sida installationssteg, tekniska krav och var du kan få hjälp om det behövs.
## Installationssteg
För att börja med kursen behöver du slutföra följande steg.
För att börja med denna kurs behöver du slutföra följande steg.
### 1. Forka detta repo
[Forka hela detta repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) till ditt eget GitHub-konto för att kunna ändra kod och slutföra utmaningarna. Du kan också [stjärnmärka (🌟) detta repo](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att enklare hitta det och relaterade repos.
[Forka hela detta repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) till ditt eget GitHub-konto för att kunna ändra någon kod och slutföra utmaningarna. Du kan också [stjärnmärka (🌟) detta repo](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att enklare hitta det och relaterade repos.
### 2. Skapa en Codespace
### 2. Skapa en codespace
För att undvika beroendeproblem när du kör koden rekommenderar vi att du kör kursen i en [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
För att undvika beroendeproblem när du kör koden rekommenderar vi att du kör denna kurs i en [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
I din fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
![Dialog som visar knappar för att skapa en codespace](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialog showing buttons to create a codespace](../../../translated_images/sv/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 Lägg till en hemlighet
1. ⚙️ Kugghjulsikon -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
1. ⚙️ Kugghjulsikon -> Kommandopaletten -> Codespaces : Manage user secret -> Lägg till en ny hemlighet.
2. Namnge OPENAI_API_KEY, klistra in din nyckel, Spara.
### 3. Vad är nästa steg?
### 3. Vad händer härnäst?
| Jag vill… | Gå till… |
|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Jag vill… | Gå till… |
|---------------------|------------------------------------------------------------------------|
| Börja Lektion 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Arbeta offline | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Ställa in en LLM-leverantör | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Träffa andra deltagare | [Gå med i vår Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
| Arbeta offline | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Konfigurera en LLM-leverantör | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Träffa andra deltagare | [Gå med i vår Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## Felsökning
| Symptom | Lösning |
|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| Containerbyggnad fastnar > 10 min | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminalen anslöt inte; klicka **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` från OpenAI | Fel / utgången `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code visar “Dev container mounting…” | Uppdatera webbläsarfliken—Codespaces tappar ibland anslutning |
| Notebook-kärna saknas | Notebook-meny ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
| Containerbygget fastnar > 10 min | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminalen kopplades inte; klicka **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` från OpenAI | Felaktig / utgången `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code visar “Dev container mounting…” | Uppdatera webbläsarfliken—Codespaces tappar ibland anslutning |
| Notebook-kärna saknas | Notebook-meny ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Unix-baserade system:
@ -56,7 +57,7 @@ I din fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
echo . > .env
```
3. **Redigera `.env`-filen**: Öppna `.env`-filen i en textredigerare (t.ex. VS Code, Notepad++ eller någon annan redigerare). Lägg till följande rad i filen och ersätt `your_github_token_here` med din faktiska GitHub-token:
3. **Redigera `.env`-filen**: Öppna `.env`-filen i en textredigerare (exempelvis VS Code, Notepad++ eller någon annan redigerare). Lägg till följande rad i filen och byt ut `your_github_token_here` mot din faktiska GitHub-token:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
@ -64,28 +65,28 @@ I din fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
4. **Spara filen**: Spara ändringarna och stäng textredigeraren.
5. **Installera `python-dotenv`**: Om du inte redan har gjort det behöver du installera paketet `python-dotenv` för att ladda miljövariabler från `.env`-filen till din Python-applikation. Du kan installera det med `pip`:
5. **Installera `python-dotenv`**: Om du inte redan har gjort det behöver du installera paketet `python-dotenv` för att läsa in miljövariabler från `.env`-filen i din Python-applikation. Du kan installera det med `pip`:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **Ladda miljövariabler i ditt Python-skript**: I ditt Python-skript, använd paketet `python-dotenv` för att ladda miljövariabler från `.env`-filen:
6. **Ladda miljövariabler i ditt Python-skript**: I ditt Python-skript, använd paketet `python-dotenv` för att ladda miljövariablerna från `.env`-filen:
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables from .env file
# Läs in miljövariabler från .env-fil
load_dotenv()
# Access the GITHUB_TOKEN variable
# Få tillgång till variabeln GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
print(github_token)
```
Det är allt! Du har framgångsrikt skapat en `.env`-fil, lagt till din GitHub-token och laddat den i din Python-applikation.
Klart! Du har framgångsrikt skapat en `.env`-fil, lagt till din GitHub-token och laddat in den i din Python-applikation.
## Hur man kör lokalt på din dator
@ -98,22 +99,22 @@ git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
När du har allt nedladdat kan du börja!
När du har allt på plats kan du börja köra igång!
## Valfria steg
### Installera Miniconda
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) är en lättviktig installerare för att installera [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python samt några paket.
Conda är en pakethanterare som gör det enkelt att ställa in och växla mellan olika Python [**virtuella miljöer**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) och paket. Det är också användbart för att installera paket som inte är tillgängliga via `pip`.
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) är en lättviktsinstallatör för att installera [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python samt några paket.
Conda är en pakethanterare som gör det enkelt att sätta upp och växla mellan olika Python [**virtuella miljöer**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) och paket. Det är också bra för att installera paket som inte finns tillgängliga via `pip`.
Du kan följa [MiniConda installationsguide](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att installera det.
Du kan följa [MiniConda installationsguiden](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att sätta upp det.
Med Miniconda installerat behöver du klona [repot](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (om du inte redan har gjort det).
När Miniconda är installerat behöver du klona [repositoriet](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (om du inte redan gjort det).
Nästa steg är att skapa en virtuell miljö. För att göra detta med Conda, skapa en ny miljöfil (_environment.yml_). Om du följer med i Codespaces, skapa detta inom `.devcontainer`-katalogen, alltså `.devcontainer/environment.yml`.
Därefter behöver du skapa en virtuell miljö. För att göra detta med Conda, skapa en ny miljöfil (_environment.yml_). Om du följer med i Codespaces, skapa denna i `.devcontainer`-mappen, alltså `.devcontainer/environment.yml`.
Fyll i din miljöfil med följande kodsnutt:
Fyll i din miljöfil med nedanstående kodsnutt:
```yml
name: <environment-name>
@ -129,38 +130,38 @@ dependencies:
- azure-ai-ml
```
Om du stöter på fel med conda kan du manuellt installera Microsoft AI Libraries med följande kommando i en terminal.
Om du får fel när du använder conda kan du manuellt installera Microsoft AI Libraries med följande kommando i en terminal.
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
Miljöfilen specificerar de beroenden vi behöver. `<environment-name>` hänvisar till namnet du vill använda för din Conda-miljö, och `<python-version>` är versionen av Python du vill använda, till exempel `3` som är den senaste huvudversionen av Python.
Miljöfilen specificerar de beroenden vi behöver. `<environment-name>` är namnet du vill använda för din Conda-miljö, och `<python-version>` är vilken Python-version du vill använda, till exempel är `3` den senaste större Python-versionen.
När detta är klart kan du skapa din Conda-miljö genom att köra följande kommandon i din kommandorad/terminal:
När det är klart kan du skapa din Conda-miljö genom att köra kommandona nedan i din kommandorad/terminal:
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer undermapp gäller endast för Codespace-konfigurationer
conda activate ai4beg
```
Se [Conda environments guide](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) om du stöter på problem.
### Använda Visual Studio Code med Python-support
### Använda Visual Studio Code med Python support extension
Vi rekommenderar att du använder [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) med [Python-supporttillägget](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) installerat för denna kurs. Detta är dock mer en rekommendation än ett krav.
Vi rekommenderar att du använder [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) med [Python support extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) installerad för denna kurs. Detta är dock mer en rekommendation än ett krav.
> **Obs**: Genom att öppna kursens repo i VS Code har du möjlighet att ställa in projektet i en container. Detta beror på den [speciella `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)-katalogen som finns i kursens repo. Mer om detta senare.
> **Notera**: Genom att öppna kursrepositoriet i VS Code har du möjlighet att sätta upp projektet i en container. Detta är möjligt tack vare den [speciella `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) mappen i kursrepositoriet. Mer om detta senare.
> **Obs**: När du klonar och öppnar katalogen i VS Code kommer det automatiskt föreslå att du installerar ett Python-supporttillägg.
> **Notera**: När du klonar och öppnar mappen i VS Code kommer det automatiskt att föreslå att du installerar ett Python-stöd.
> **Obs**: Om VS Code föreslår att du öppnar repot i en container, avböj detta för att använda den lokalt installerade versionen av Python.
> **Notera**: Om VS Code föreslår att du öppnar repot i en container, tacka nej till detta för att kunna använda den lokalt installerade versionen av Python.
### Använda Jupyter i webbläsaren
Du kan också arbeta med projektet med hjälp av [Jupyter-miljön](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) direkt i din webbläsare. Både klassisk Jupyter och [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) erbjuder en trevlig utvecklingsmiljö med funktioner som autokomplettering, kodmarkering, etc.
Du kan också arbeta med projektet via [Jupyter-miljön](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) direkt i din webbläsare. Både klassisk Jupyter och [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) erbjuder en trevlig utvecklingsmiljö med funktioner som autokomplettering, kodmarkering, osv.
För att starta Jupyter lokalt, gå till terminalen/kommandoraden, navigera till kurskatalogen och kör:
För att starta Jupyter lokalt öppnar du terminalen/kommandoraden, navigerar till kursmappen och kör:
```bash
jupyter notebook
@ -174,56 +175,58 @@ jupyterhub
Detta startar en Jupyter-instans och URL:en för att komma åt den visas i kommandoradsfönstret.
När du öppnar URL:en bör du se kursens innehåll och kunna navigera till vilken `*.ipynb`-fil som helst. Till exempel `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
När du ansluter till URL:en bör du se kursöversikten och kunna navigera till vilken `*.ipynb`-fil som helst, till exempel `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
### Köra i en container
### Kör i en container
Ett alternativ till att ställa in allt på din dator eller Codespace är att använda en [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Den speciella `.devcontainer`-mappen i kursens repo gör det möjligt för VS Code att ställa in projektet i en container. Utanför Codespaces kräver detta installation av Docker, och ärligt talat innebär det en del arbete, så vi rekommenderar detta endast för dem med erfarenhet av att arbeta med containers.
Ett alternativ till att sätta upp allt på din dator eller i Codespace är att använda en [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Den speciella `.devcontainer`-mappen i kursrepositoriet gör det möjligt för VS Code att sätta upp projektet i en container. Utanför Codespaces kräver detta installation av Docker, och det är lite mer arbete, så det rekommenderas främst för dig med erfarenhet av containers.
Ett av de bästa sätten att hålla dina API-nycklar säkra när du använder GitHub Codespaces är att använda Codespace Secrets. Följ [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)-guiden för att lära dig mer om detta.
Ett av de bästa sätten att hålla dina API-nycklar säkra när du använder GitHub Codespaces är genom att använda Codespaces Secrets. Följ guiden för [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att lära dig mer.
## Lektioner och tekniska krav
Kursen innehåller 6 konceptlektioner och 6 kodningslektioner.
Kursen består av 6 konceptlektioner och 6 kodlektioner.
För kodningslektionerna använder vi Azure OpenAI Service. Du behöver tillgång till Azure OpenAI-tjänsten och en API-nyckel för att köra denna kod. Du kan ansöka om tillgång genom att [fylla i denna ansökan](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
För kodlektionerna använder vi Azure OpenAI Service. Du behöver tillgång till Azure OpenAI service och en API-nyckel för att köra denna kod. Du kan ansöka om tillgång genom att [komplett denna ansökan](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Medan du väntar på att din ansökan ska behandlas innehåller varje kodningslektion också en `README.md`-fil där du kan se koden och resultaten.
Medan du väntar på att din ansökan behandlas innehåller varje kodlektion även en `README.md`-fil där du kan se koden och resultaten.
## Använda Azure OpenAI Service för första gången
Om det är första gången du arbetar med Azure OpenAI-tjänsten, följ denna guide om hur du [skapar och distribuerar en Azure OpenAI Service-resurs.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Om detta är första gången du använder Azure OpenAI service, följ denna guide för hur du [skapar och distribuerar en Azure OpenAI Service-resurs.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Använda OpenAI API för första gången
Om det är första gången du arbetar med OpenAI API, följ guiden om hur du [skapar och använder gränssnittet.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Om detta är första gången du arbetar med OpenAI API:n, följ guiden för hur du [skapar och använder gränssnittet.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Träffa andra deltagare
Vi har skapat kanaler i vår officiella [AI Community Discord-server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att träffa andra deltagare. Detta är ett utmärkt sätt att nätverka med andra likasinnade entreprenörer, skapare, studenter och alla som vill utvecklas inom Generativ AI.
Vi har skapat kanaler i vår officiella [AI Community Discord-server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) för att träffa andra deltagare. Det är ett utmärkt sätt att nätverka med andra likasinnade entreprenörer, utvecklare, studenter och alla som vill höja sin nivå inom Generativ AI.
[![Gå med i Discord-kanalen](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Projektteamet kommer också att finnas på denna Discord-server för att hjälpa deltagare.
Projektteamet kommer också finnas i denna Discord-server för att hjälpa deltagare.
## Bidra
Denna kurs är ett initiativ med öppen källkod. Om du ser förbättringsområden eller problem, skapa gärna en [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) eller logga ett [GitHub-ärende](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Denna kurs är ett open-source-initiativ. Om du ser förbättringsområden eller problem, skapa gärna en [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) eller rapportera ett [GitHub-issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Projektteamet kommer att följa alla bidrag. Att bidra till öppen källkod är ett fantastiskt sätt att bygga din karriär inom Generativ AI.
Projektteamet kommer att följa alla bidrag. Att bidra till open source är ett fantastiskt sätt att bygga din karriär inom Generativ AI.
De flesta bidrag kräver att du godkänner ett Contributor License Agreement (CLA) som deklarerar att du har rätt att och faktiskt ger oss rätt att använda ditt bidrag. För detaljer, besök [CLA, Contributor License Agreement-webbplatsen](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
De flesta bidrag kräver att du godkänner ett Contributor License Agreement (CLA) som klargör att du har rätt att och faktiskt ger oss rätt att använda ditt bidrag. För detaljer, besök [CLA, Contributor License Agreement webbplats](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Viktigt: när du översätter text i detta repo, se till att du inte använder maskinöversättning. Vi kommer att verifiera översättningar via communityn, så vänligen erbjud dig endast att översätta till språk där du är kunnig.
Viktigt: när du översätter text i detta repo, se till att du inte använder maskinöversättning. Vi verifierar översättningarna via communityn, så vänligen anmäl dig bara för översättningar på språk där du är skicklig.
När du skickar in en pull request kommer en CLA-bot automatiskt att avgöra om du behöver tillhandahålla en CLA och dekorera PR:n på lämpligt sätt (t.ex. etikett, kommentar). Följ bara instruktionerna från boten. Du behöver bara göra detta en gång för alla repos som använder vår CLA.
När du skickar en pull request kommer en CLA-bot automatiskt avgöra om du behöver godkänna CLA och märka PR:en på rätt sätt (t.ex. etikett, kommentar). Följ bara instruktionerna från boten. Du behöver bara göra detta en gång för alla repos som använder vårt CLA.
Detta projekt har antagit [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). För mer information, läs Code of Conduct FAQ eller kontakta [Email opencode](opencode@microsoft.com) med eventuella ytterligare frågor eller kommentarer.
Detta projekt har antagit [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). För mer information läs Code of Conduct FAQ eller kontakta [Email opencode](opencode@microsoft.com) med eventuella frågor eller kommentarer.
## Låt oss komma igång
Nu när du har genomfört de nödvändiga stegen för att slutföra denna kurs, låt oss börja med en [introduktion till Generativ AI och LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
## Nu kör vi!
Nu när du har slutfört de nödvändiga stegen för att slutföra den här kursen, låt oss börja med att få en [introduktion till Generativ AI och LLM:s](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
---
**Ansvarsfriskrivning**:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess ursprungliga språk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Ansvarsfriskrivning**:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör du vara medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål ska betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
translations/th/.co-op-translator.json
View File

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "th"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-10-17T18:36:40+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T22:36:48+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "th"
},

185
translations/th/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,119 +1,120 @@
# เริ่มต้นกับคอร์สนี้
# เริ่มต้นกับหลักสูตรนี้
เรารู้สึกตื่นเต้นมากที่คุณจะเริ่มต้นคอร์สนี้ และได้เห็นสิ่งที่คุณจะสร้างสรรค์ด้วย Generative AI!
เราตื่นเต้นมากที่คุณจะเริ่มต้นหลักสูตรนี้และดูว่าอะไรจะเป็นแรงบันดาลใจให้คุณสร้างสรรค์ด้วย Generative AI!
เพื่อให้คุณประสบความสำเร็จ หน้านี้จะอธิบายขั้นตอนการตั้งค่า ข้อกำหนดทางเทคนิค และแหล่งข้อมูลที่คุณสามารถขอความช่วยเหลือได้หากจำเป็น
เพื่อให้คุณประสบความสำเร็จ หน้านี้จะสรุปขั้นตอนการตั้งค่า ความต้องการทางเทคนิค และสถานที่สำหรับขอความช่วยเหลือหากจำเป็น
## ขั้นตอนการตั้งค่า
เพื่อเริ่มต้นคอร์สนี้ คุณจำเป็นต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
เพื่อเริ่มเรียนหลักสูตรนี้ คุณจะต้องทำตามขั้นตอนดังต่อไปนี้
### 1. Fork Repo นี้
### 1. Fork รีโพทั้งหมดนี้
[Fork Repo ทั้งหมดนี้](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ไปยังบัญชี GitHub ของคุณเอง เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขโค้ดและทำแบบฝึกหัดได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถ [star (🌟) Repo นี้](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อค้นหา Repo นี้และ Repo ที่เกี่ยวข้องได้ง่ายขึ้น
[ทำการ Fork รีโพทั้งหมดนี้](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ไปยังบัญชี GitHub ของคุณเองเพื่อให้คุณสามารถแก้ไขโค้ดและทำแบบท้าทายให้เสร็จได้ คุณยังสามารถ [กดดาว (🌟) รีโพนี้](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อให้ค้นหารีโพนี้และรีโพที่เกี่ยวข้องได้ง่ายขึ้น
### 2. สร้าง Codespace
เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเกี่ยวกับ Dependency เมื่อรันโค้ด เราแนะนำให้คุณรันคอร์สนี้ใน [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการพึ่งพาระบบเมื่อนำโค้ดไปรัน เราแนะนำให้รันหลักสูตรนี้ใน [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ใน Fork ของคุณ: **Code -> Codespaces -> New on main**
ในรีโพที่คุณ Fork : **Code -> Codespaces -> New on main**
![หน้าต่างแสดงปุ่มสำหรับสร้าง Codespace](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialog showing buttons to create a codespace](../../../translated_images/th/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 เพิ่ม Secret
#### 2.1 เพิ่มความลับ (secret)
1. ⚙️ ไอคอนรูปเฟือง -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret
2. ตั้งชื่อ OPENAI_API_KEY วางคีย์ของคุณ แล้วกด Save
1. ⚙️ ไอคอนเกียร์ -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. ตั้งชื่อ OPENAI_API_KEY, วางรหัส API ของคุณ, กดบันทึก
### 3. ทำอะไรต่อ?
### 3. ต่อไปต้องทำอะไร?
| ฉันต้องการ… | ไปที่… |
| ฉันต้องการ… | ไปที่… |
|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| เริ่มบทเรียนที่ 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| เริ่มบทเรียนที่ 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| ทำงานแบบออฟไลน์ | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| ตั้งค่าผู้ให้บริการ LLM | [`providers.md`](03-providers.md) |
| พบปะผู้เรียนคนอื่น | [เข้าร่วม Discord ของเรา](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
| ตั้งค่า LLM provider | [`providers.md`](03-providers.md) |
| พบเพื่อนผู้เรียนอื่น | [เข้าร่วม Discord ของเรา](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## การแก้ไขปัญหา
| อาการ | วิธีแก้ไข |
|------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| การสร้าง Container ใช้เวลานานเกิน 10 นาที | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal ไม่ได้เชื่อมต่อ; คลิก **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` จาก OpenAI | `OPENAI_API_KEY` ผิดหรือหมดอายุ |
| VS Code แสดง “Dev container mounting…” | รีเฟรชแท็บเบราว์เซอร์—บางครั้ง Codespaces อาจหลุดการเชื่อมต่อ |
| Kernel ของ Notebook หายไป | เมนู Notebook ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
ระบบ Unix-based:
| อาการ | วิธีแก้ |
|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| การสร้าง container ค้างเกิน 10 นาที | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | เทอร์มินัลไม่ได้เชื่อมต่อ; คลิก **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` จาก OpenAI | คีย์ `OPENAI_API_KEY` ผิดหรือหมดอายุ |
| VS Code แสดงข้อความ “Dev container mounting…” | รีเฟรชแท็บเบราว์เซอร์—บางครั้ง Codespaces ขาดการเชื่อมต่อ |
| Notebook kernel หายไป | เมนู Notebook ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
ระบบปฏิบัติการแบบ Unix:
```bash
touch .env
```
Windows:
```cmd
echo . > .env
```
3. **แก้ไขไฟล์ `.env`**: เปิดไฟล์ `.env` ในโปรแกรมแก้ไขข้อความ (เช่น VS Code, Notepad++ หรือโปรแกรมอื่น ๆ) เพิ่มบรรทัดต่อไปนี้ในไฟล์ โดยแทนที่ `your_github_token_here` ด้วย GitHub token ของคุณ:
3. **แก้ไขไฟล์ `.env`**: เปิดไฟล์ `.env` ในโปรแกรมแก้ไขข้อความ (เช่น VS Code, Notepad++ หรือโปรแกรมแก้ไขอื่นใด) เพิ่มบรรทัดต่อไปนี้ในไฟล์ โดยแทนที่ `your_github_token_here` ด้วยโทเค็น GitHub ของคุณจริงๆ:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
```
4. **บันทึกไฟล์**: บันทึกการเปลี่ยนแปลงและปิดโปรแกรมแก้ไขข้อความ
5. **ติดตั้ง `python-dotenv`**: หากคุณยังไม่ได้ติดตั้ง คุณจำเป็นต้องติดตั้งแพ็กเกจ `python-dotenv` เพื่อโหลดตัวแปรสภาพแวดล้อมจากไฟล์ `.env` ไปยังแอปพลิเคชัน Python ของคุณ คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้ `pip`:
5. **ติดตั้ง `python-dotenv`**: หากยังไม่ติดตั้ง คุณต้องติดตั้งแพ็กเกจ `python-dotenv` เพื่อโหลด environment variables จากไฟล์ `.env` เข้าสู่แอปพลิเคชัน Python ของคุณ คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้คำสั่ง `pip`:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **โหลดตัวแปรสภาพแวดล้อมในสคริปต์ Python ของคุณ**: ในสคริปต์ Python ของคุณ ใช้แพ็กเกจ `python-dotenv` เพื่อโหลดตัวแปรสภาพแวดล้อมจากไฟล์ `.env`:
6. **โหลด environment variables ในสคริปต์ Python ของคุณ**: ในสคริปต์ Python ใช้แพ็กเกจ `python-dotenv` เพื่อโหลด environment variables จากไฟล์ `.env`:
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables from .env file
# โหลดตัวแปรสภาพแวดล้อมจากไฟล์ .env
load_dotenv()
# Access the GITHUB_TOKEN variable
# เข้าถึงตัวแปร GITHUB_TOKEN
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
print(github_token)
```
แค่นี้เอง! คุณได้สร้างไฟล์ `.env` เพิ่ม GitHub token ของคุณ และโหลดมันเข้าสู่แอปพลิเคชัน Python ของคุณเรียบร้อยแล้ว
## วิธีรันโค้ดในเครื่องของคุณ
เสร็จเรียบร้อย! คุณได้สร้างไฟล์ `.env` เพิ่มโทเค็น GitHub ของคุณ และโหลดมันเข้าสู่แอป Python ได้สำเร็จแล้ว
เพื่อรันโค้ดในเครื่องของคุณ คุณจำเป็นต้องมี [Python เวอร์ชันใดก็ได้ติดตั้ง](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## วิธีรันโค้ดบนเครื่องของคุณ
จากนั้นเพื่อใช้งาน Repository คุณต้อง Clone มัน:
เพื่อรันโค้ดบนเครื่องของคุณเอง คุณจะต้องมี [Python ติดตั้งในเครื่อง](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) บางเวอร์ชัน
จากนั้นเพื่อใช้รีโพนี้ คุณต้องโคลนมัน:
```shell
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
เมื่อคุณตรวจสอบทุกอย่างแล้ว คุณก็สามารถเริ่มต้นได้เลย!
## ขั้นตอนเพิ่มเติม
เมื่อทุกอย่างถูกเช็คเอาต์แล้ว คุณก็พร้อมเริ่มต้น!
## ขั้นตอนเสริม
### การติดตั้ง Miniconda
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เป็นตัวติดตั้งน้ำหนักเบาสำหรับการติดตั้ง [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python และแพ็กเกจบางตัว
Conda เองเป็นตัวจัดการแพ็กเกจที่ทำให้การตั้งค่าและการสลับระหว่าง [**virtual environments**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) และแพ็กเกจต่าง ๆ เป็นเรื่องง่าย นอกจากนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการติดตั้งแพ็กเกจที่ไม่สามารถใช้ได้ผ่าน `pip`
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) คือโปรแกรมติดตั้งขนาดเล็กเพื่อติดตั้ง [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python และแพ็กเกจบางตัว
Conda เป็นตัวจัดการแพ็กเกจที่ช่วยให้ง่ายต่อการตั้งค่าและสลับใช้งาน [**virtual environments**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ของ Python และแพ็กเกจต่างๆ ให้เหมาะสม นอกจากนี้ยังช่วยติดตั้งแพ็กเกจที่ไม่มีใน `pip`
คุณสามารถทำตาม [คู่มือการติดตั้ง MiniConda](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อเริ่มต้นใช้งาน
คุณสามารถติดตาม [คู่มือการติดตั้ง MiniConda](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อทำการติดตั้งได้
เมื่อคุณติดตั้ง Miniconda แล้ว คุณต้อง Clone [Repository](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (หากคุณยังไม่ได้ทำ)
เมื่อคุณติดตั้ง Miniconda แล้ว คุณต้องโคลน [รีโพ](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (หากยังไม่ได้ทำ)
ต่อไป คุณต้องสร้าง Virtual Environment เพื่อทำสิ่งนี้ด้วย Conda ให้สร้างไฟล์ Environment ใหม่ (_environment.yml_) หากคุณกำลังทำตามใน Codespaces ให้สร้างไฟล์นี้ในไดเรกทอรี `.devcontainer` ดังนั้น `.devcontainer/environment.yml`
ต่อไปคุณต้องสร้าง virtual environment โดยใช้ Conda สร้างไฟล์ environment ใหม่ (_environment.yml_) ถ้าใช้งานใน Codespaces ให้สร้างไฟล์นี้ในไดเรกทอรี `.devcontainer` เป็น `.devcontainer/environment.yml`
ไปที่ไฟล์ Environment ของคุณและเพิ่มโค้ดด้านล่าง:
เพิ่มเนื้อหาในไฟล์ environment ดังต่อไปนี้:
```yml
name: <environment-name>
@ -128,102 +129,106 @@ dependencies:
- pip:
- azure-ai-ml
```
หากคุณพบข้อผิดพลาดในการใช้ Conda คุณสามารถติดตั้ง Microsoft AI Libraries ด้วยคำสั่งต่อไปนี้ใน Terminal:
ถ้าคุณพบข้อผิดพลาดในการใช้ conda คุณสามารถติดตั้ง Microsoft AI Libraries ด้วยคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลได้
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
ไฟล์ Environment ระบุ Dependencies ที่เราต้องการ `<environment-name>` หมายถึงชื่อที่คุณต้องการใช้สำหรับ Conda Environment และ `<python-version>` คือเวอร์ชันของ Python ที่คุณต้องการใช้ เช่น `3` ซึ่งเป็นเวอร์ชันหลักล่าสุดของ Python
เมื่อเสร็จแล้ว คุณสามารถสร้าง Conda Environment ของคุณได้โดยรันคำสั่งด้านล่างใน Command Line/Terminal
ไฟล์ environment จะกำหนด dependencies ที่ต้องใช้ `<environment-name>` คือชื่อ environment ของ Conda ที่คุณต้องการใช้ และ `<python-version>` คือเวอร์ชัน Python เช่น `3` คือเวอร์ชันใหญ่ล่าสุดของ Python
เมื่อเสร็จแล้ว คุณสามารถสร้าง Conda environment ของคุณโดยรันคำสั่งด้านล่างนี้ใน command line/เทอร์มินัล
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # เส้นทางย่อย .devcontainer ใช้ได้กับการตั้งค่า Codespace เท่านั้น
conda activate ai4beg
```
ดู [คู่มือ Conda environments](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) หากคุณพบปัญหา
### การใช้ Visual Studio Code กับส่วนขยาย Python
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน [คู่มือจัดการ Conda environments](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) หากเจอปัญหา
เราแนะนำให้ใช้ [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) พร้อมกับ [ส่วนขยาย Python](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) สำหรับคอร์สนี้ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงคำแนะนำ ไม่ใช่ข้อบังคับ
### การใช้ Visual Studio Code พร้อมส่วนขยาย Python
> **หมายเหตุ**: โดยการเปิด Repository คอร์สใน VS Code คุณมีตัวเลือกในการตั้งค่าโปรเจกต์ใน Container เนื่องจาก [ไดเรกทอรี `.devcontainer` พิเศษ](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ที่อยู่ใน Repository คอร์สนี้ รายละเอียดเพิ่มเติมจะกล่าวถึงในภายหลัง
เราแนะนำให้ใช้ [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) พร้อมติดตั้ง [ส่วนขยาย Python support](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) สำหรับหลักสูตรนี้ อย่างไรก็ดี นี่เป็นเพียงคำแนะนำ ไม่ใช่ข้อบังคับ
> **หมายเหตุ**: เมื่อคุณ Clone และเปิดไดเรกทอรีใน VS Code มันจะเสนอให้คุณติดตั้งส่วนขยาย Python โดยอัตโนมัติ
> **หมายเหตุ**: เมื่อคุณเปิดรีโพหลักสูตรนี้ใน VS Code คุณสามารถตั้งค่าโปรเจกต์ภายใน container ได้ เพราะภายในรีโพมีไดเรกทอรีพิเศษ [`.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ซึ่งจะกล่าวถึงในภายหลัง
> **หมายเหตุ**: หาก VS Code แนะนำให้คุณเปิด Repository ใน Container ให้ปฏิเสธคำขอนี้เพื่อใช้ Python เวอร์ชันที่ติดตั้งในเครื่อง
> **หมายเหตุ**: เมื่อโคลนและเปิดไดเรกทอรีนี้ใน VS Code โปรแกรมจะเสนอให้คุณติดตั้งส่วนขยาย Python โดยอัตโนมัติ
### การใช้ Jupyter ในเบราว์เซอร์
> **หมายเหตุ**: หาก VS Code เสนอให้เปิดรีโพนี้ใน container ให้ปฏิเสธคำขอนี้หากคุณต้องการใช้ Python ที่ติดตั้งในเครื่องแทน
คุณสามารถทำงานในโปรเจกต์โดยใช้ [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ในเบราว์เซอร์ของคุณได้เช่นกัน ทั้ง Jupyter แบบคลาสสิกและ [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) มอบประสบการณ์การพัฒนาที่ดีพร้อมฟีเจอร์ เช่น การเติมคำอัตโนมัติ การไฮไลต์โค้ด เป็นต้น
### ใช้ Jupyter บนเว็บเบราว์เซอร์
เพื่อเริ่มต้น Jupyter ในเครื่อง ให้ไปที่ Terminal/Command Line ไปยังไดเรกทอรีคอร์ส และรันคำสั่ง:
คุณยังสามารถทำงานกับโปรเจกต์นี้โดยใช้ [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ Jupyter แบบคลาสสิก และ [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) จะมีสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ดี มีฟีเจอร์เช่น auto-completion, การเน้นไฮไลต์โค้ด ฯลฯ
เพื่อเริ่ม Jupyter บนเครื่อง ให้เปิดเทอร์มินัล/คอมมานด์ไลน์ ไปยังไดเรกทอรีหลักสูตร และรัน:
```bash
jupyter notebook
```
หรือ
```bash
jupyterhub
```
นี่จะเริ่มต้น Jupyter และ URL สำหรับการเข้าถึงจะปรากฏในหน้าต่าง Command Line
เมื่อคุณเข้าถึง URL คุณจะเห็นโครงร่างคอร์สและสามารถไปยังไฟล์ `*.ipynb` ใดก็ได้ เช่น `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`
คำสั่งนี้จะเริ่มเซิร์ฟเวอร์ Jupyter และ URL สำหรับเข้าถึงจะปรากฏในหน้าต่างคอมมานด์ไลน์
### การรันใน Container
หลังจากเปิด URL แล้ว คุณจะเห็นโครงร่างหลักสูตรและสามารถเปิดไฟล์ `*.ipynb` ใดๆ ได้ เช่น `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`
อีกทางเลือกหนึ่งในการตั้งค่าทุกอย่างในเครื่องของคุณหรือ Codespace คือการใช้ [Container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) ไดเรกทอรี `.devcontainer` พิเศษใน Repository คอร์สทำให้ VS Code สามารถตั้งค่าโปรเจกต์ใน Container ได้ นอกเหนือจาก Codespaces สิ่งนี้จะต้องติดตั้ง Docker และค่อนข้างซับซ้อน ดังนั้นเราขอแนะนำเฉพาะผู้ที่มีประสบการณ์ในการทำงานกับ Container
### รันใน container
หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการรักษาความปลอดภัย API Key ของคุณเมื่อใช้ GitHub Codespaces คือการใช้ Codespace Secrets โปรดทำตาม [คู่มือการจัดการ Secrets ใน Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้
อีกทางเลือกหนึ่งนอกจากการตั้งค่าบนเครื่องหรือ Codespace คือการใช้ [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) ไดเรกทอรีพิเศษ `.devcontainer` ในรีโพนี้ช่วยให้ VS Code ตั้งโปรเจกต์ใน container ได้
## บทเรียนและข้อกำหนดทางเทคนิค
นอกเหนือจาก Codespaces จะต้องติดตั้ง Docker และจริงๆ แล้วอาจซับซ้อน เราจึงแนะนำเฉพาะผู้ที่มีประสบการณ์กับ container เท่านั้น
คอร์สนี้มีบทเรียนแนวคิด 6 บท และบทเรียนการเขียนโค้ด 6 บท
วิธีที่ดีที่สุดในการเก็บ API keys อย่างปลอดภัยขณะใช้ GitHub Codespaces คือการใช้ Secrets ของ Codespace โปรดดูคู่มือ [การจัดการ Secrets สำหรับ Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
สำหรับบทเรียนการเขียนโค้ด เราใช้บริการ Azure OpenAI Service คุณจะต้องเข้าถึงบริการ Azure OpenAI และมี API Key เพื่อรันโค้ดนี้ คุณสามารถสมัครเพื่อขอเข้าถึงได้โดย [กรอกแบบฟอร์มนี้](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## บทเรียนและความต้องการทางเทคนิค
ในขณะที่คุณรอการอนุมัติการสมัคร แต่ละบทเรียนการเขียนโค้ดยังมีไฟล์ `README.md` ที่คุณสามารถดูโค้ดและผลลัพธ์ได้
หลักสูตรประกอบด้วยบทเรียนแนวคิด 6 บทและบทเรียนเขียนโค้ด 6 บท
## การใช้บริการ Azure OpenAI เป็นครั้งแรก
สำหรับบทเรียนเขียนโค้ด เราใช้ Azure OpenAI Service คุณจะต้องเข้าถึงบริการ Azure OpenAI และมีคีย์ API เพื่อรันโค้ดนี้ คุณสามารถสมัครเข้าถึงได้โดย [กรอกใบสมัครนี้](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณทำงานกับบริการ Azure OpenAI โปรดทำตามคู่มือเกี่ยวกับวิธี [สร้างและปรับใช้ทรัพยากรบริการ Azure OpenAI](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ขณะที่รอใบสมัครของคุณได้รับการอนุมัติ ในแต่ละบทเรียนเขียนโค้ดยังมีไฟล์ `README.md` ให้คุณดูโค้ดและผลลัพธ์ล่วงหน้า
## การใช้ OpenAI API เป็นครั้งแรก
## การใช้ Azure OpenAI Service ครั้งแรก
หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณทำงานกับ OpenAI API โปรดทำตามคู่มือเกี่ยวกับวิธี [สร้างและใช้ Interface](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ถ้านี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้บริการ Azure OpenAI โปรดทำตามคำแนะนำนี้ในการ [สร้างและปรับใช้ Azure OpenAI Service resource](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## การใช้ OpenAI API ครั้งแรก
ถ้านี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้ OpenAI API โปรดทำตามคำแนะนำสำหรับ [วิธีสร้างและใช้ Interface](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## พบปะผู้เรียนคนอื่น
เราได้สร้างช่องทางใน [เซิร์ฟเวอร์ Discord ชุมชน AI อย่างเป็นทางการ](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อให้คุณได้พบปะกับผู้เรียนคนอื่น ๆ นี่เป็นวิธีที่ดีในการสร้างเครือข่ายกับผู้ประกอบการ ผู้สร้าง นักเรียน และผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะใน Generative AI
เราสร้างช่องทางในเซิร์ฟเวอร์ [AI Community Discord อย่างเป็นทางการ](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) เพื่อให้ผู้เรียนได้พบปะกัน นี่เป็นวิธีที่ดีในการสร้างเครือข่ายกับผู้ประกอบการ นักสร้าง นักศึกษา และทุกคนที่ต้องการพัฒนาฝีมือด้าน Generative AI
[![เข้าร่วมช่อง Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ทีมโปรเจกต์จะอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ Discord นี้เพื่อช่วยเหลือผู้เรียนทุกคน
ทีมโปรเจกต์จะอยู่ใน Discord นี้เพื่อช่วยเหลือผู้เรียน
## การมีส่วนร่วม
คอร์สนี้เป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส หากคุณเห็นจุดที่สามารถปรับปรุงหรือพบปัญหา โปรดสร้าง [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) หรือบันทึก [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
หลักสูตรนี้เป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส ถ้าคุณเห็นจุดที่ควรปรับปรุงหรือพบปัญหา โปรดสร้าง [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) หรือลงบันทึก [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ทีมโปรเจกต์จะติดตามการมีส่วนร่วมทั้งหมด การมีส่วนร่วมในโอเพ่นซอร์สเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างอาชีพใน Generative AI
ทีมโปรเจกต์จะติดตามการมีส่วนร่วมทั้งหมด การร่วมพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างอาชีพในด้าน Generative AI
การมีส่วนร่วมส่วนใหญ่ต้องการให้คุณยอมรับ Contributor License Agreement (CLA) ซึ่งระบุว่าคุณมีสิทธิ์และให้สิทธิ์เราในการใช้การมีส่วนร่วมของคุณ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชม [เว็บไซต์ CLA, Contributor License Agreement](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ส่วนใหญ่การมีส่วนร่วมจะต้องยอมรับ Contributor License Agreement (CLA) ซึ่งระบุว่าคุณมีสิทธิ์อนุญาตให้เราใช้ผลงานของคุณ โปรดดูรายละเอียดที่ [เว็บไซต์ CLA, Contributor License Agreement](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
สำคัญ: เมื่อแปลข้อความใน Repo นี้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ใช้การแปลด้วยเครื่อง เราจะตรวจสอบการแปลผ่านชุมชน ดังนั้นโปรดอาสาแปลเฉพาะในภาษาที่คุณมีความชำนาญ
สำคัญ: เมื่อแปลข้อความในรีโพนี้ โปรดอย่าใช้การแปลโดยเครื่องมืออัตโนมัติ เราจะตรวจสอบความถูกต้องของการแปลผ่านชุมชน ดังนั้นโปรดแปลในภาษาที่คุณมีความชำนาญเท่านั้น
เมื่อคุณส่ง Pull Request CLA-bot จะตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่าคุณจำเป็นต้องให้ CLA หรือไม่ และจะตกแต่ง PR ตามความเหมาะสม (เช่น เพิ่มป้ายกำกับหรือความคิดเห็น) เพียงทำตามคำแนะนำที่บอทให้ คุณจะต้องทำสิ่งนี้เพียงครั้งเดียวสำหรับทุก Repository ที่ใช้ CLA ของเรา
เมื่อคุณส่ง pull request, CLA-bot จะตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่าคุณต้องส่ง CLA หรือไม่ และแสดงป้ายหรือข้อความใน PR ให้ปฏิบัติตามคำแนะนำของบอท คุณจะต้องทำเพียงครั้งเดียวสำหรับทุกรีโพที่ใช้ CLA ของเรา
โครงการนี้ได้นำ [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) มาใช้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่าน Code of Conduct FAQ หรือ ติดต่อ [Email opencode](opencode@microsoft.com) หากมีคำถามหรือความคิดเห็นเพิ่มเติม
โปรเจกต์นี้นำ [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) มาใช้ อ่านข้อมูลเพิ่มเติมใน FAQ ของ Code of Conduct หรือส่งอีเมลถึง [opencode@microsoft.com](opencode@microsoft.com) หากมีคำถามหรือความคิดเห็นเพิ่มเติม
## มาเริ่มกันเลย!
ตอนนี้คุณได้ทำตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อจบหลักสูตรนี้แล้ว มาเริ่มต้นกันด้วยการ [แนะนำเกี่ยวกับ Generative AI และ LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
ตอนนี้คุณได้ทำขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อเสร็จสิ้นหลักสูตรนี้แล้ว มาเริ่มต้นกันด้วยการรับ [บทนำสู่ Generative AI และ LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) กันเถอะครับ/ค่ะ
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลสำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่เป็นมืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษาด้วย AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้เราจะพยายามให้ความถูกต้องสูงสุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นฉบับควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้การแปลโดยมืออาชีพที่เป็นมนุษย์ ทางเราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดใดๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลนี้
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->