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synced 2026-06-05 21:07:14 +08:00
chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes)
This commit is contained in:
localizeflow[bot]
parent
8773b5075d
commit
4bff543b5c
@ -18,8 +18,8 @@
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"language_code": "bn"
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},
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"00-course-setup/README.md": {
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"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
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"translation_date": "2025-10-18T00:22:30+00:00",
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"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
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||||
"translation_date": "2026-02-06T22:12:34+00:00",
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"source_file": "00-course-setup/README.md",
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"language_code": "bn"
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},
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@ -1,119 +1,119 @@
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# এই কোর্স শুরু করা
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# এই কোর্স দিয়ে শুরু করা
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আমরা খুবই উত্তেজিত যে আপনি এই কোর্সটি শুরু করছেন এবং জেনারেটিভ AI দিয়ে কী তৈরি করতে অনুপ্রাণিত হন তা দেখার জন্য অপেক্ষা করছি!
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আমরা অত্যন্ত উত্তেজিত যে আপনি এই কোর্সটি শুরু করতে চলেছেন এবং দেখবেন আপনি জেনেরেটিভ AI দিয়ে কী তৈরি করার জন্য অনুপ্রাণিত হচ্ছেন!
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আপনার সফলতা নিশ্চিত করতে, এই পৃষ্ঠায় সেটআপ ধাপ, প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা এবং সাহায্য পাওয়ার জায়গাগুলো উল্লেখ করা হয়েছে।
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আপনার সফলতা নিশ্চিত করার জন্য, এই পৃষ্ঠাটি সেটআপ ধাপগুলি, প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তাগুলি, এবং প্রয়োজনে সাহায্য কোথায় পাবেন তা নির্দেশ করে।
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## সেটআপ ধাপ
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এই কোর্সটি শুরু করতে, আপনাকে নিম্নলিখিত ধাপগুলো সম্পন্ন করতে হবে।
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এই কোর্স নেওয়া শুরু করতে, আপনাকে নিম্নলিখিত ধাপগুলি সম্পন্ন করতে হবে।
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### ১. এই রিপোজিটরি ফর্ক করুন
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### ১. এই রিপো ফর্ক করুন
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[এই পুরো রিপোজিটরি ফর্ক করুন](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) আপনার নিজস্ব GitHub অ্যাকাউন্টে, যাতে আপনি কোড পরিবর্তন করতে পারেন এবং চ্যালেঞ্জগুলো সম্পন্ন করতে পারেন। আপনি [এই রিপোজিটরি স্টার (🌟) দিতে পারেন](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) যাতে এটি এবং সম্পর্কিত রিপোজিটরি সহজে খুঁজে পান।
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[Fork this entire repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) আপনার নিজের GitHub অ্যাকাউন্টে, যেন আপনি কোড পরিবর্তন করতে এবং চ্যালেঞ্জগুলি সম্পন্ন করতে পারেন। এছাড়াও আপনি [এই রিপোতে star (🌟) দিতে পারেন](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) যাতে এটিকে এবং সম্পর্কিত রিপো গুলোকে সহজে খুঁজে পান।
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### ২. একটি কোডস্পেস তৈরি করুন
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কোড চালানোর সময় কোনো ডিপেনডেন্সি সমস্যা এড়ানোর জন্য, আমরা এই কোর্সটি [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এ চালানোর সুপারিশ করি।
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কোড চালানোর সময় কোনো নির্ভরতা সমস্যার এড়াতে, আমরা পরামর্শ দেই এই কোর্সটি [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এ চালানোর।
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আপনার ফর্কে: **Code -> Codespaces -> New on main**
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#### ২.১ একটি সিক্রেট যোগ করুন
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1. ⚙️ গিয়ার আইকন -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret।
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2. নাম দিন OPENAI_API_KEY, আপনার কী পেস্ট করুন, সেভ করুন।
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1. ⚙️ গিয়ার আইকন -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret।
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2. নাম দিন OPENAI_API_KEY, আপনার কী পেস্ট করুন, Save করুন।
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### ৩. এরপর কী করবেন?
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### ৩. এরপর কী?
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| আমি করতে চাই… | যান… |
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| লেসন ১ শুরু করতে চাই | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| অফলাইনে কাজ করতে চাই | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| একটি LLM প্রোভাইডার সেটআপ করতে চাই | [`providers.md`](03-providers.md) |
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| অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে দেখা করতে চাই | [আমাদের Discord-এ যোগ দিন](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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| আমি চাই… | যান… |
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| লেসন ১ শুরু করতে | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| অফলাইন কাজ করতে | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| একটি LLM প্রদানকারী সেটআপ করতে | [`providers.md`](03-providers.md) |
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| অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হতে | [আমাদের Discord-এ যোগ দিন](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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## সমস্যার সমাধান
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| সমস্যা | সমাধান |
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| কন্টেইনার বিল্ড ১০ মিনিটের বেশি সময় নিচ্ছে | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | টার্মিনাল সংযুক্ত হয়নি; **+** ➜ *bash* ক্লিক করুন |
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| OpenAI থেকে `401 Unauthorized` | ভুল / মেয়াদোত্তীর্ণ `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code দেখাচ্ছে “Dev container mounting…” | ব্রাউজার ট্যাব রিফ্রেশ করুন—Codespaces মাঝে মাঝে সংযোগ হারায় |
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| নোটবুক কার্নেল অনুপস্থিত | নোটবুক মেনু ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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| লক্ষণ | সমাধান |
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|----------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
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| কন্টেইনার বিল্ড ১০ মিনিটের বেশি আটকে থাকে | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | টার্মিনাল যুক্ত হয়নি; **+** তে ক্লিক করুন ➜ *bash* |
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| OpenAI থেকে `401 Unauthorized` | ভুল / মেয়াদ উত্তীর্ণ `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code “Dev container mounting…” দেখায় | ব্রাউজার ট্যাব রিফ্রেশ করুন—Codespaces কখনও কখনও কানেকশন হারায় |
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| Notebook kernel মিসিং | Notebook মেনু ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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ইউনিক্স-ভিত্তিক সিস্টেম:
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```bash
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touch .env
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```
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উইন্ডোজ:
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```cmd
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echo . > .env
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```
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3. **`.env` ফাইল সম্পাদনা করুন**: `.env` ফাইলটি একটি টেক্সট এডিটরে (যেমন VS Code, Notepad++ বা অন্য কোনো এডিটার) খুলুন। ফাইলটিতে নিম্নলিখিত লাইনটি যোগ করুন এবং `your_github_token_here` এর জায়গায় আপনার আসল GitHub টোকেন দিন:
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৩. **`.env` ফাইল সম্পাদনা করুন**: `.env` ফাইলটি একটি টেক্সট এডিটরে (যেমন VS Code, Notepad++, অথবা অন্য যেকোনো এডিটর) খুলুন। নিচের লাইনটি যোগ করুন, যেখানে `your_github_token_here` এর জায়গায় আপনার আসল GitHub টোকেন দিন:
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```env
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GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
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```
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4. **ফাইলটি সেভ করুন**: পরিবর্তনগুলো সেভ করুন এবং টেক্সট এডিটার বন্ধ করুন।
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5. **`python-dotenv` ইনস্টল করুন**: যদি আপনি আগে ইনস্টল না করে থাকেন, তাহলে `.env` ফাইল থেকে আপনার Python অ্যাপ্লিকেশনে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করার জন্য `python-dotenv` প্যাকেজটি ইনস্টল করতে হবে। এটি `pip` ব্যবহার করে ইনস্টল করতে পারেন:
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৪. **ফাইলটি সংরক্ষণ করুন**: পরিবর্তনগুলি সংরক্ষণ করুন এবং টেক্সট এডিটর বন্ধ করুন।
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৫. **`python-dotenv` ইনস্টল করুন**: যদি এখনও না করে থাকেন, তাহলে `.env` ফাইল থেকে পরিবেশ পরিবর্তনশীলগুলি আপনার Python অ্যাপ্লিকেশনে লোড করার জন্য `python-dotenv` প্যাকেজটি ইনস্টল করতে হবে। এটি আপনি `pip` ব্যবহার করে ইনস্টল করতে পারেন:
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```bash
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pip install python-dotenv
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```
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6. **আপনার Python স্ক্রিপ্টে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করুন**: আপনার Python স্ক্রিপ্টে, `.env` ফাইল থেকে পরিবেশ ভেরিয়েবল লোড করতে `python-dotenv` প্যাকেজ ব্যবহার করুন:
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৬. **আপনার Python স্ক্রিপ্টে পরিবেশ পরিবর্তনশীল লোড করুন**: আপনার Python স্ক্রিপ্টে, `.env` ফাইল থেকে পরিবেশ পরিবর্তনশীলগুলি লোড করতে `python-dotenv` প্যাকেজ ব্যবহার করুন:
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```python
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from dotenv import load_dotenv
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import os
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# Load environment variables from .env file
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# .env ফাইল থেকে পরিবেশ পরিবর্তনশীলগুলি লোড করুন
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load_dotenv()
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# Access the GITHUB_TOKEN variable
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# GITHUB_TOKEN পরিবর্তনশীলটি অ্যাক্সেস করুন
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github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
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print(github_token)
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```
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এটাই! আপনি সফলভাবে একটি `.env` ফাইল তৈরি করেছেন, আপনার GitHub টোকেন যোগ করেছেন এবং এটি আপনার Python অ্যাপ্লিকেশনে লোড করেছেন।
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## আপনার কম্পিউটারে লোকালভাবে চালানোর পদ্ধতি
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এইটুকুই! আপনি সফলভাবে একটি `.env` ফাইল তৈরি করেছেন, আপনার GitHub টোকেন যোগ করেছেন, এবং এটি আপনার Python অ্যাপ্লিকেশনে লোড করেছেন।
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আপনার কম্পিউটারে কোড লোকালভাবে চালানোর জন্য, আপনার [Python ইনস্টল](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) করা থাকতে হবে।
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## আপনার কম্পিউটারে লোকালি কোড কিভাবে চালাবেন
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এরপর রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনাকে এটি ক্লোন করতে হবে:
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আপনার কম্পিউটারে কোড লোকালি চালাতে, আপনাকে অবশ্যই [Python এর কোনো সংস্করণ ইন্সটল করতে হবে](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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তারপর রিপোজিটোরি ব্যবহার করার জন্য, আপনাকে এটি ক্লোন করতে হবে:
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```shell
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git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
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cd generative-ai-for-beginners
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```
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যখন সবকিছু চেক আউট হয়ে যাবে, তখন আপনি শুরু করতে পারবেন!
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সবকিছু ঠিকঠাক ক্লোন করার পর, আপনি শুরু করতে প্রস্তুত!
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## ঐচ্ছিক ধাপ
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### Miniconda ইনস্টল করা
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### Miniconda ইনস্টলানো
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[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) হলো [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python এবং কিছু প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্য একটি হালকা ইনস্টলার।
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Conda নিজেই একটি প্যাকেজ ম্যানেজার, যা বিভিন্ন Python [**ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এবং প্যাকেজ সেটআপ এবং পরিবর্তন করা সহজ করে তোলে। এটি এমন প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্যও সুবিধাজনক যা `pip` এর মাধ্যমে পাওয়া যায় না।
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[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) হলো [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python এবং কিছু প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্য একটি হালকা ইন্সটলার।
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Conda নিজেই একটি প্যাকেজ ম্যানেজার, যা বিভিন্ন Python [**ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এবং প্যাকেজ সহজে সেটআপ ও পরিবর্তন করার সুযোগ দেয়। এছাড়াও `pip` এর মাধ্যমে না পাওয়া প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্য এটি কাজ দেয়।
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[MiniConda ইনস্টলেশন গাইড](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অনুসরণ করে এটি সেটআপ করুন।
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আপনি [MiniConda ইনস্টলেশন গাইড](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অনুসরণ করতে পারেন এটি সেটআপ করার জন্য।
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Miniconda ইনস্টল করার পরে, আপনাকে [রিপোজিটরি](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ক্লোন করতে হবে (যদি আপনি আগে না করে থাকেন)।
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Miniconda ইনস্টল করা থাকলে, আপনাকে [রিপোজিটোরি ক্লোন করতে হবে](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (যদি না করে থাকেন)
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এরপর, আপনাকে একটি ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে হবে। Conda ব্যবহার করে এটি করতে, একটি নতুন এনভায়রনমেন্ট ফাইল (_environment.yml_) তৈরি করুন। যদি আপনি Codespaces ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে এটি `.devcontainer` ডিরেক্টরির মধ্যে তৈরি করুন, অর্থাৎ `.devcontainer/environment.yml`।
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||||
এরপর, একটি ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে হবে। Conda দিয়ে এটি করতে, একটি নতুন এনভায়রনমেন্ট ফাইল (_environment.yml_) তৈরি করুন। Codespaces ব্যবহার করলে এটি `.devcontainer` ডিরেক্টরির মধ্যে তৈরি করুন, অর্থাৎ `.devcontainer/environment.yml`।
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আপনার এনভায়রনমেন্ট ফাইলটি নিচের স্নিপেট দিয়ে পূরণ করুন:
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আপনার এনভায়রনমেন্ট ফাইলে নিচের স্নিপেটটি লিখুন:
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```yml
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name: <environment-name>
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@ -128,102 +128,104 @@ dependencies:
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- pip:
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- azure-ai-ml
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```
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যদি আপনি conda ব্যবহার করে কোনো ত্রুটি পান, তাহলে আপনি ম্যানুয়ালি Microsoft AI লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পারেন নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে:
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যদি conda ব্যবহার করার সময় ত্রুটি পান, তবে টার্মিনালে নিচের কমান্ড ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি Microsoft AI লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পারেন।
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```
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conda install -c microsoft azure-ai-ml
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```
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এনভায়রনমেন্ট ফাইলটি আমাদের প্রয়োজনীয় ডিপেনডেন্সি নির্ধারণ করে। `<environment-name>` হলো আপনার Conda এনভায়রনমেন্টের জন্য পছন্দের নাম এবং `<python-version>` হলো আপনার পছন্দের Python সংস্করণ, যেমন `3` হলো Python-এর সর্বশেষ প্রধান সংস্করণ।
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এটি সম্পন্ন করার পরে, আপনি আপনার Conda এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে পারেন নিচের কমান্ডগুলো চালিয়ে:
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এনভায়রনমেন্ট ফাইলটি আমাদের প্রয়োজনীয় ডিপেনডেন্সি নির্দেশ করে। `<environment-name>` আপনি যেই নাম দিতে চান আপনার Conda এনভায়রনমেন্টের জন্য, এবং `<python-version>` হল আপনি যে Python ভার্সন ব্যবহার করতে চান, উদাহরণস্বরূপ, `3` হলো Python এর সর্বশেষ প্রধান সংস্করণ।
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এরপর, নিচের কমান্ড গুলো আপনার কমান্ড লাইন/টার্মিনালে চালিয়ে Conda এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন:
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```bash
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conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
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conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer সাবপাথ শুধুমাত্র Codespace সেটআপগুলিতে প্রযোজ্য
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conda activate ai4beg
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```
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যদি কোনো সমস্যা হয়, [Conda এনভায়রনমেন্ট গাইড](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) দেখুন।
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||||
সমস্যা হলে [Conda এনভায়রনমেন্ট গাইড](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) দেখুন।
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### Python সাপোর্ট এক্সটেনশন সহ Visual Studio Code ব্যবহার করা
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আমরা এই কোর্সের জন্য [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এডিটর ব্যবহার করার সুপারিশ করি, যেখানে [Python সাপোর্ট এক্সটেনশন](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ইনস্টল করা আছে। তবে এটি একটি সুপারিশ, বাধ্যতামূলক নয়।
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||||
আমরা এই কোর্সের জন্য [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এডিটর এবং [Python সাপোর্ট এক্সটেনশন](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ইনস্টল করার পরামর্শ দিই। তবে এটি সুপারিশ মাত্র, অবশ্যই বাধ্যতামূলক নয়।
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||||
> **নোট**: কোর্স রিপোজিটরি VS Code-এ খুললে, আপনি প্রজেক্টটি একটি কন্টেইনারে সেটআপ করার অপশন পাবেন। কারণ কোর্স রিপোজিটরিতে একটি [বিশেষ `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ডিরেক্টরি রয়েছে। এটি পরে বিস্তারিত আলোচনা করা হবে।
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||||
> **দ্রষ্টব্য**: কোর্স রিপোজিটোরিতে VS Code এ খুললে, আপনি প্রজেক্টকে একটি কন্টেইনারের মধ্যে সেটআপ করার অপশন পাবেন। এটা সম্ভব হয় কোর্স রিপোজিটোরির মধ্যে থাকা [বিশেষ `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ডিরেক্টরির কারণে। পরে এ সম্পর্কে আরও জানা যাবে।
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> **নোট**: রিপোজিটরি ক্লোন এবং VS Code-এ ডিরেক্টরি খুললে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনাকে একটি Python সাপোর্ট এক্সটেনশন ইনস্টল করার পরামর্শ দেবে।
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> **দ্রষ্টব্য**: আপনি যখন রিপোজিটোরি ক্লোন করে VS Code-এ খুলবেন, তখন এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে Python সাপোর্ট এক্সটেনশন ইনস্টল করার পরামর্শ দিবে।
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> **নোট**: যদি VS Code আপনাকে রিপোজিটরি একটি কন্টেইনারে পুনরায় খুলতে বলে, এই অনুরোধটি প্রত্যাখ্যান করুন যাতে লোকালভাবে ইনস্টল করা Python সংস্করণ ব্যবহার করতে পারেন।
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> **দ্রষ্টব্য**: VS Code যখন রিপোজিটোরি কন্টেইনারে পুনরায় খোলার পরামর্শ দেয়, আপনি এটি প্রত্যাখ্যান করুন যাতে আপনি আপনার লোকালি ইন্সটল করা Python ব্যবহার করতে পারেন।
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### ব্রাউজারে Jupyter ব্যবহার করা
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### ব্রাউজারে Jupyter ব্যবহার
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আপনি [Jupyter পরিবেশ](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ব্যবহার করে ব্রাউজারেই প্রজেক্টে কাজ করতে পারেন। ক্লাসিক Jupyter এবং [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) উন্নত ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ প্রদান করে, যেমন অটো-কমপ্লিশন, কোড হাইলাইটিং ইত্যাদি।
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আপনি ব্রাউজারেই প্রকল্পে কাজ করতে পারেন [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ব্যবহার করে। ক্লাসিক Jupyter এবং [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) উভয়ই অটোমেটিক কমপ্লিশন, কোড হাইলাইটিং ইত্যাদি সুবিধাসহ একটি সুভো আচরণ পরিবেশ প্রদান করে।
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লোকালভাবে Jupyter শুরু করতে, টার্মিনাল/কমান্ড লাইনে যান, কোর্স ডিরেক্টরিতে নেভিগেট করুন এবং চালান:
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লোকালিতে Jupyter শুরু করতে, টার্মিনালে/কমান্ড লাইনে যান, কোর্স ডিরেক্টরিতে প্রবেশ করুন এবং চালান:
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```bash
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jupyter notebook
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```
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অথবা
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```bash
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jupyterhub
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```
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এটি একটি Jupyter ইনস্ট্যান্স শুরু করবে এবং এটি অ্যাক্সেস করার URL কমান্ড লাইনে দেখানো হবে।
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URL-এ প্রবেশ করলে, আপনি কোর্সের আউটলাইন দেখতে পাবেন এবং যেকোনো `*.ipynb` ফাইল নেভিগেট করতে পারবেন। যেমন, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`।
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এটি একটি Jupyter ইন্সট্যান্স চালু করবে এবং কমান্ড লাইন উইন্ডোতে URL দেখানো হবে।
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### কন্টেইনারে চালানো
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URL-এ প্রবেশ করলে, আপনি কোর্সের লেখচিত্র দেখতে পাবেন এবং যেকোন `*.ipynb` ফাইলে যেতে পারবেন। যেমন, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`।
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আপনার কম্পিউটারে বা Codespace-এ সবকিছু সেটআপ করার বিকল্প হিসেবে আপনি একটি [কন্টেইনার](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) ব্যবহার করতে পারেন। কোর্স রিপোজিটরির বিশেষ `.devcontainer` ফোল্ডারটি VS Code-কে প্রজেক্টটি একটি কন্টেইনারে সেটআপ করার সুযোগ দেয়। Codespaces-এর বাইরে, এটি Docker ইনস্টল করার প্রয়োজন হবে এবং এটি কিছুটা জটিল হতে পারে, তাই আমরা এটি শুধুমাত্র অভিজ্ঞদের জন্য সুপারিশ করি যারা কন্টেইনার নিয়ে কাজ করেছেন।
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### একটি কন্টেইনারে চালানো
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GitHub Codespaces ব্যবহার করার সময় আপনার API কী নিরাপদ রাখার সেরা উপায় হলো Codespace Secrets ব্যবহার করা। [Codespaces সিক্রেট ম্যানেজমেন্ট](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) গাইডটি অনুসরণ করুন আরও জানতে।
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আপনার কম্পিউটার বা কোডস্পেসে সবকিছু সেটআপ করার বিকল্প হলো [কন্টেইনার](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) ব্যবহার। কোর্স রিপোজিটোরির বিশেষ `.devcontainer` ফোল্ডারটি VS Code কে প্রজেক্টটি কন্টেইনারের মধ্যে সেটআপ করার সুযোগ দেয়। Codespaces ছাড়া, এর জন্য Docker ইনস্টল করতে হবে, এবং কাজটি তুলনামূলক কঠিন, তাই আমরা কেবল কন্টেইনার নিয়ে কাজের অভিজ্ঞতা থাকা লোকদের জন্য এ পরামর্শ দিই।
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## লেসন এবং প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা
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GitHub Codespaces ব্যবহার করার সময় আপনার API কীগুলো নিরাপদ রাখার অন্যতম সেরা উপায় হলো Codespace Secrets ব্যবহার করা। দয়া করে [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) গাইডটি অনুসরণ করুন।
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এই কোর্সে ৬টি ধারণাগত লেসন এবং ৬টি কোডিং লেসন রয়েছে।
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## লেসন এবং প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা
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কোডিং লেসনের জন্য, আমরা Azure OpenAI Service ব্যবহার করছি। এই কোড চালানোর জন্য আপনাকে Azure OpenAI সার্ভিস এবং একটি API কী প্রয়োজন হবে। [এই আবেদনপত্র পূরণ করে](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অ্যাক্সেসের জন্য আবেদন করতে পারেন।
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কোর্সে ৬টি ধারণাগত লেসন এবং ৬টি কোডিং লেসন রয়েছে।
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আপনার আবেদন প্রক্রিয়া সম্পন্ন হওয়ার অপেক্ষায় থাকাকালীন, প্রতিটি কোডিং লেসনে একটি `README.md` ফাইল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেখানে আপনি কোড এবং আউটপুট দেখতে পারবেন।
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কোডিং লেসনগুলোর জন্য, আমরা Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার করছি। এই কোড চালাতে Azure OpenAI সার্ভিস অ্যাক্সেস এবং একটি API কী লাগবে। আপনি [এই অ্যাপ্লিকেশনটি পূরণ করে](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অ্যাক্সেসের জন্য আবেদন করতে পারেন।
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## প্রথমবার Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার করা
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অ্যাপ্লিকেশন প্রক্রিয়াকরণের সময়, প্রতিটি কোডিং লেসনের সাথে একটি `README.md` ফাইলও রয়েছে যেখানে আপনি কোড এবং আউটপুট দেখতে পারেন।
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যদি এটি আপনার প্রথমবার Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার হয়, অনুগ্রহ করে [Azure OpenAI সার্ভিস রিসোর্স তৈরি এবং ডিপ্লয় করার গাইড](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অনুসরণ করুন।
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## প্রথমবার Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার
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## প্রথমবার OpenAI API ব্যবহার করা
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আপনি যদি প্রথমবার Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার করছেন, অনুগ্রহ করে [কিভাবে Azure OpenAI সার্ভিস রিসোর্স তৈরি এবং ডিপ্লয় করবেন তা দেখুন](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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যদি এটি আপনার প্রথমবার OpenAI API ব্যবহার হয়, অনুগ্রহ করে [ইন্টারফেস তৈরি এবং ব্যবহার করার গাইড](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অনুসরণ করুন।
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## প্রথমবার OpenAI API ব্যবহার
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## অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে দেখা করুন
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আপনি যদি প্রথমবার OpenAI API ব্যবহার করছেন, অনুগ্রহ করে [কিভাবে ইন্টারফেস তৈরি ও ব্যবহার করবেন তা দেখুন](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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আমরা আমাদের অফিসিয়াল [AI Community Discord সার্ভার](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) এ অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে দেখা করার জন্য চ্যানেল তৈরি করেছি। এটি জেনারেটিভ AI-তে দক্ষতা অর্জন করতে ইচ্ছুক উদ্যোক্তা, নির্মাতা, শিক্ষার্থী এবং অন্যদের সাথে নেটওয়ার্ক করার একটি চমৎকার উপায়।
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## অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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আমরা আমাদের অফিসিয়াল [AI কমিউনিটি Discord সার্ভারে](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিতি জন্য চ্যানেল তৈরি করেছি। এটি অন্যান্য সমমনা উদ্যোক্তা, নির্মাতা, ছাত্র এবং জেনেরেটিভ AI-তে উন্নতি করতে আগ্রহী কারো সাথে নেটওয়ার্ক গড়ে তোলার এক উত্তম উপায়।
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প্রজেক্ট টিমও এই Discord সার্ভারে থাকবে শিক্ষার্থীদের সাহায্য করার জন্য।
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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প্রকল্প দলের সদস্যরাও এই Discord সার্ভারে থাকবেন শিক্ষার্থীদের সাহায্যের জন্য।
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## অবদান রাখুন
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এই কোর্সটি একটি ওপেন-সোর্স উদ্যোগ। যদি আপনি উন্নতির জায়গা বা সমস্যা দেখতে পান, অনুগ্রহ করে একটি [Pull Request তৈরি করুন](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) অথবা একটি [GitHub issue লগ করুন](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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এই কোর্স একটি ওপেন সোর্স উদ্যোগ। যদি আপনি কোনও উন্নতির সুযোগ বা সমস্যা দেখতে পান, তাহলে একটি [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) তৈরি করুন অথবা [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) লগ করুন।
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প্রজেক্ট টিম সব অবদান ট্র্যাক করবে। ওপেন সোর্সে অবদান রাখা জেনারেটিভ AI-তে আপনার ক্যারিয়ার গড়ার একটি অসাধারণ উপায়।
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প্রকল্প দল সব অবদান নজর রাখবে। ওপেন সোর্সে অবদান রাখা জেনেরেটিভ AI-তে আপনার ক্যারিয়ার গড়ার একটি অসাধারণ উপায়।
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বেশিরভাগ অবদান রাখার জন্য আপনাকে একটি Contributor License Agreement (CLA) সম্মত হতে হবে, যা নিশ্চিত করে যে আপনার অবদান ব্যবহারের অধিকার আমাদের রয়েছে। বিস্তারিত জানতে [CLA, Contributor License Agreement ওয়েবসাইট](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) দেখুন।
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অধিকাংশ অবদানে আপনাকে একটি Contributor License Agreement (CLA) স্বীকার করতে হবে, যা ঘোষণা করে যে আপনি আপনার অবদানের ব্যবহার করার অধিকার আমাদের দিয়েছেন। বিস্তারিত জানতে যান [CLA, Contributor License Agreement ওয়েবসাইটে](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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গুরুত্বপূর্ণ: এই রিপোজিটরিতে টেক্সট অনুবাদ করার সময়, অনুগ্রহ করে নিশ্চিত করুন যে আপনি মেশিন অনুবাদ ব্যবহার করছেন না। আমরা কমিউনিটির মাধ্যমে অনুবাদ যাচাই করব, তাই অনুগ্রহ করে শুধুমাত্র সেই ভাষায় অনুবাদ করার জন্য স্বেচ্ছাসেবক হন যেখানে আপনি দক্ষ।
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গুরুত্বপূর্ণ: এই রিপোতে ভাষান্তর করার সময়, অনুগ্রহ করে নিশ্চিত করুন যে আপনি মেশিন অনুবাদ ব্যবহার করছেন না। আমরা অনুবাদগুলো কমিউনিটির মাধ্যমে যাচাই করব, তাই শুধুমাত্র আপনি যেসব ভাষায় পারদর্শী সে ভাষার জন্যই অনুবাদের জন্য স্বেচ্ছাসেবক হোন।
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যখন আপনি একটি পুল রিকোয়েস্ট জমা দেবেন, একটি CLA-বট স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করবে যে আপনাকে CLA প্রদান করতে হবে কিনা এবং PR যথাযথভাবে সাজাবে (যেমন, লেবেল, মন্তব্য)। বট দ্বারা প্রদত্ত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। আপনাকে এটি শুধুমাত্র একবার করতে হবে সমস্ত রিপোজিটরির জন্য যা আমাদের CLA ব্যবহার করে।
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যখন আপনি একটি pull request জমা দেবেন, CLA-bot স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করবে আপনাকে CLA প্রদান করতে হবে কিনা এবং PR-এ উপযুক্ত লেবেল বা মন্তব্য যোগ করবে। বটের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এই প্রক্রিয়াটি আপনাকে সমস্ত রিপোজিটোরিতে একটি মাত্র করতে হবে।
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এই প্রজেক্টটি [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) গ্রহণ করেছে। আরও তথ্যের জন্য Code of Conduct FAQ পড়ুন অথবা [Email opencode](opencode@microsoft.com) এ অতিরিক্ত প্রশ্ন বা মন্তব্য পাঠান।
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এই প্রকল্পটি [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) গ্রহণ করেছে। আরও তথ্যের জন্য Code of Conduct FAQ পড়ুন অথবা [Email opencode](opencode@microsoft.com) তে যোগাযোগ করুন।
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## চলুন শুরু করি
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এখন যেহেতু আপনি এই কোর্স সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় ধাপগুলো সম্পন্ন করেছেন, চলুন শুরু করি [জেনারেটিভ এআই এবং এলএলএমস সম্পর্কে পরিচিতি](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) দিয়ে।
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## চলুন শুরু করি!
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এখন যেহেতু আপনি এই কোর্স সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় ধাপগুলি সম্পন্ন করেছেন, চলুন শুরু করা যাক [Generative AI এবং LLMs এর পরিচিতি](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) নিয়ে।
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**অস্বীকৃতি**:
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এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**বাতিলকরণ**:
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এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অস্বচ্ছতা থাকতে পারে। মূল নথি তার নিজস্ব ভাষায়ই কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারের কারণে হওয়া যেকোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ব্যাখ্যার দায় আমরা গ্রহণ করব না।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -18,8 +18,8 @@
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"language_code": "mr"
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},
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"00-course-setup/README.md": {
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"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
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"translation_date": "2025-10-18T00:27:12+00:00",
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||||
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
|
||||
"translation_date": "2026-02-06T22:13:24+00:00",
|
||||
"source_file": "00-course-setup/README.md",
|
||||
"language_code": "mr"
|
||||
},
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@ -1,119 +1,120 @@
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# या कोर्ससह सुरुवात करा
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# या कोर्ससह सुरूवात करणे
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आम्ही खूप उत्सुक आहोत की तुम्ही हा कोर्स सुरू कराल आणि जनरेटिव्ह AI सह तुम्ही काय तयार करण्यासाठी प्रेरित व्हाल ते पाहू!
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आम्ही तुमचे हे कोर्स सुरू करण्यासाठी खूप उत्साहित आहोत आणि पाहू इच्छितो की तुम्ही जनरेटिव्ह AI सह काय प्रेरित व्हाल आणि काय तयार कराल!
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तुमच्या यशासाठी, या पृष्ठावर सेटअप चरण, तांत्रिक आवश्यकता आणि आवश्यक असल्यास मदत कुठे मिळवायची याची माहिती दिली आहे.
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तुमच्या यशासाठी, हे पृष्ठ सेटअप चरण, तांत्रिक आवश्यकता आणि गरज असल्यास मदत कुठे मिळेल हे सांगते.
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## सेटअप चरण
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हा कोर्स सुरू करण्यासाठी, तुम्हाला खालील चरण पूर्ण करणे आवश्यक आहे.
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हा कोर्स घेण्यास सुरूवात करण्यासाठी, तुम्हाला खालील चरण पूर्ण करावे लागतील.
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### 1. या रिपॉझिटरीला फोर्क करा
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### 1. हा Repo Fork करा
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[ही संपूर्ण रिपॉझिटरी फोर्क करा](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) तुमच्या स्वतःच्या GitHub खात्यावर, जेणेकरून तुम्ही कोड बदलू शकता आणि आव्हाने पूर्ण करू शकता. तुम्ही [या रिपॉझिटरीला स्टार (🌟)](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) देखील देऊ शकता, जेणेकरून ती आणि संबंधित रिपॉझिटरी सहज सापडतील.
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तुमच्या स्वतःच्या GitHub खात्यावर [हा संपूर्ण repo Fork करा](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) जेणेकरुन तुम्ही कोणतीही कोड बदलू शकता आणि आव्हाने पूर्ण करू शकता. तुम्ही हे repo सोडून [स्टार (🌟) देखील देऊ शकता](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) जेणेकरुन ते आणि संबंधित repos सहज सापडतील.
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### 2. कोडस्पेस तयार करा
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### 2. एक codespace तयार करा
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कोड चालवताना कोणत्याही डिपेंडन्सी समस्यांना टाळण्यासाठी, आम्ही हा कोर्स [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मध्ये चालवण्याची शिफारस करतो.
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कोड चालवताना कोणतीही अवलंबित्व समस्या टाळण्यासाठी, आम्ही हा कोर्स [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मध्ये चालवण्यासाठी शिफारस करतो.
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तुमच्या फोर्कमध्ये: **Code -> Codespaces -> New on main**
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तुमच्या fork मध्ये: **Code -> Codespaces -> New on main**
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#### 2.1 एक गुपित जोडा
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#### 2.1 गुपित जोडा
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1. ⚙️ गियर आयकॉन -> कमांड पॅलेट -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
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2. नाव OPENAI_API_KEY, तुमची की पेस्ट करा, सेव्ह करा.
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1. ⚙️ गियर आयकॉन -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
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2. नाव द्या OPENAI_API_KEY, तुमचा की पेस्ट करा, जतन करा.
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### 3. पुढे काय?
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| मला करायचे आहे… | जा… |
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| पहिला धडा सुरू करा | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| ऑफलाइन काम करा | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| LLM प्रदाता सेटअप करा | [`providers.md`](03-providers.md) |
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| इतर शिकणाऱ्यांना भेटा | [आमच्या डिस्कॉर्डमध्ये सामील व्हा](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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| मला हवे आहे... | येथे जा... |
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| लेसन 1 सुरू करा | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| ऑफलाइन काम करा | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| LLM प्रदाता सेटअप करा | [`providers.md`](03-providers.md) |
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| इतर शिकणाऱ्यांशी भेटा | [आमच्या Discord मध्ये सामील व्हा](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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## समस्या सोडवणे
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## समस्या निराकरण
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| लक्षण | उपाय |
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| कंटेनर बिल्ड 10 मिनिटांपेक्षा जास्त वेळ घेत आहे | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | टर्मिनल जोडलेले नाही; **+** वर क्लिक करा ➜ *bash* |
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| OpenAI कडून `401 Unauthorized` | चुकीचा / कालबाह्य `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code “Dev container mounting…” दाखवतो | ब्राउझर टॅब रीफ्रेश करा—कधी कधी Codespaces कनेक्शन गमावतो |
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| नोटबुक कर्नल गायब | नोटबुक मेनू ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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युनिक्स-आधारित प्रणाली:
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| लक्षण | उपाय |
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|-----------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
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| कंटेनर बिल्ड 10 मिनिटांपेक्षा जास्त अडकले | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | टर्मिनल जोडलेला नाही; **+** वर क्लिक करा ➜ *bash* |
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| OpenAI कडून `401 Unauthorized` | चुकीचा / कालबाह्य `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code “Dev container mounting…” दाखवतो | ब्राउझर टॅब रिफ्रेश करा—Codespaces कधी कधी कनेक्शन गमावते |
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| नोटबुक कर्नेल गायब | नोटबुक मेनू ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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Unix आधारित सिस्टम्स:
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```bash
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touch .env
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```
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विंडोज:
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Windows:
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```cmd
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echo . > .env
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```
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3. **`.env` फाइल संपादित करा**: `.env` फाइल टेक्स्ट एडिटरमध्ये उघडा (उदा., VS Code, Notepad++, किंवा इतर कोणताही एडिटर). खालील ओळ फाइलमध्ये जोडा, `your_github_token_here` तुमच्या वास्तविक GitHub टोकनने बदला:
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3. **`.env` फाइल संपादित करा**: `.env` फाइल एखाद्या टेक्स्ट एडिटरमध्ये (उदा. VS Code, Notepad++, किंवा कोणत्याही दुसऱ्या एडिटर) उघडा. खालील ओळ फाइलमध्ये जोडा, `your_github_token_here` या जागी तुमचा वास्तविक GitHub टोकन प्रविष्ट करा:
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```env
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GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
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```
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4. **फाइल सेव्ह करा**: बदल सेव्ह करा आणि टेक्स्ट एडिटर बंद करा.
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5. **`python-dotenv` इंस्टॉल करा**: जर तुम्ही आधीच केले नसेल, तर तुम्हाला `.env` फाइलमधून तुमच्या Python अॅप्लिकेशनमध्ये पर्यावरणीय व्हेरिएबल्स लोड करण्यासाठी `python-dotenv` पॅकेज इंस्टॉल करावे लागेल. तुम्ही ते `pip` वापरून इंस्टॉल करू शकता:
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||||
4. **फाइल जतन करा**: बदल जतन करा आणि टेक्स्ट एडिटर बंद करा.
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5. **`python-dotenv` इन्स्टॉल करा**: जर तुम्ही आधीच केले नसेल, तर या पॅकेजची गरज आहे जेणेकरुन `.env` फाइलमधील पर्यावरण चर Python अॅप्लिकेशनमध्ये लोड करता येतील. तुम्ही ते `pip` वापरून इन्स्टॉल करू शकता:
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```bash
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pip install python-dotenv
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```
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6. **तुमच्या Python स्क्रिप्टमध्ये पर्यावरणीय व्हेरिएबल्स लोड करा**: तुमच्या Python स्क्रिप्टमध्ये, `.env` फाइलमधून पर्यावरणीय व्हेरिएबल्स लोड करण्यासाठी `python-dotenv` पॅकेज वापरा:
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||||
6. **Python स्क्रिप्टमध्ये पर्यावरण चर लोड करा**: तुमच्या Python स्क्रिप्टमध्ये `python-dotenv` पॅकेज वापरून `.env` फाइलमधील पर्यावरण चर लोड करा:
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```python
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from dotenv import load_dotenv
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import os
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# Load environment variables from .env file
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# .env फाईलमधून पर्यावरण चल लोड करा
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||||
load_dotenv()
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# Access the GITHUB_TOKEN variable
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||||
# GITHUB_TOKEN चल ऍक्सेस करा
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github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
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print(github_token)
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```
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||||
बस्स! तुम्ही यशस्वीरित्या `.env` फाइल तयार केली आहे, तुमचे GitHub टोकन जोडले आहे आणि ते तुमच्या Python अॅप्लिकेशनमध्ये लोड केले आहे.
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## तुमच्या संगणकावर स्थानिकरित्या चालवणे
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||||
इतकंच! तुम्ही यशस्वीरित्या `.env` फाइल तयार केली, तुमचा GitHub टोकन जोडला आणि ते तुमच्या Python अॅप्लिकेशनमध्ये लोड केले.
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||||
कोड तुमच्या संगणकावर स्थानिकरित्या चालवण्यासाठी, तुम्हाला [Python ची काही आवृत्ती इंस्टॉल केलेली](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) असणे आवश्यक आहे.
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## तुमच्या संगणकावर स्थानिक पद्धतीने कसे चालवायचे
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त्यानंतर रिपॉझिटरी वापरण्यासाठी, तुम्हाला ती क्लोन करावी लागेल:
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||||
कोड स्थानिकरित्या चालवण्यासाठी, तुमच्या संगणकावर [Python ची एखादी आवृत्ती स्थापित](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) असणे आवश्यक आहे.
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||||
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||||
नंतर, रेपॉजिटरी वापरण्यासाठी, तुम्हाला ते क्लोन करावे लागेल:
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||||
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||||
```shell
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git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
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||||
cd generative-ai-for-beginners
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```
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सर्व काही तपासल्यानंतर, तुम्ही सुरुवात करू शकता!
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## पर्यायी चरण
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एकदा सर्व काही तपासले की, तुम्ही सुरुवात करू शकता!
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### मिनिकोंडा इंस्टॉल करणे
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## ऐच्छिक चरण
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[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हे [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, तसेच काही पॅकेजेस इंस्टॉल करण्यासाठी एक हलके इंस्टॉलर आहे.
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||||
Conda स्वतः एक पॅकेज मॅनेजर आहे, ज्यामुळे वेगवेगळ्या Python [**व्हर्च्युअल एन्व्हायर्नमेंट्स**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) आणि पॅकेजेस सेटअप करणे आणि स्विच करणे सोपे होते. हे `pip` द्वारे उपलब्ध नसलेल्या पॅकेजेस इंस्टॉल करण्यासाठी देखील उपयुक्त आहे.
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### Miniconda स्थापित करणे
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||||
[MiniConda इंस्टॉलेशन गाइड](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) अनुसरण करून ते सेटअप करा.
|
||||
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हा [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python आणि काही पॅकेजेस स्थापित करण्यासाठी हलका इंस्टॉलर आहे.
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||||
Conda स्वतः एक पॅकेज मॅनेजर आहे, ज्यामुळे वेगवेगळ्या Python [**व्हर्च्युअल एन्व्हायर्नमेंट्स**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) आणि पॅकेजेसची सोपी सेटअप आणि व्यवस्थापन करता येते. `pip` द्वारे उपलब्ध नसलेल्या पॅकेजेससाठी देखील हे मदत करते.
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||||
Miniconda इंस्टॉल केल्यानंतर, तुम्हाला [रिपॉझिटरी](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) क्लोन करावी लागेल (जर तुम्ही आधीच केले नसेल तर).
|
||||
तुम्ही [MiniConda ची इन्स्टॉलेशन मार्गदर्शिका](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) यांचे अनुसरण करू शकता.
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||||
|
||||
यानंतर, तुम्हाला एक व्हर्च्युअल एन्व्हायर्नमेंट तयार करावे लागेल. Conda सह हे करण्यासाठी, नवीन एन्व्हायर्नमेंट फाइल (_environment.yml_) तयार करा. जर तुम्ही Codespaces वापरत असाल, तर `.devcontainer` डिरेक्टरीमध्ये हे तयार करा, म्हणजे `.devcontainer/environment.yml`.
|
||||
Miniconda स्थापित केल्यावर, तुम्हाला [repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) क्लोन करावी लागेल (जर आधी न केले असेल तर)
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||||
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||||
तुमच्या एन्व्हायर्नमेंट फाइलमध्ये खालील स्निपेट भरा:
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||||
पुढे, तुम्हाला एक व्हर्च्युअल एन्व्हायर्नमेंट तयार करावी लागेल. Conda वापरून हे करण्यासाठी, नवीन एन्व्हायर्नमेंट फाइल (_environment.yml_) तयार करा. जर तुम्ही Codespaces वापरत असाल तर `.devcontainer` फोल्डरमध्ये हे तयार करा म्हणजे `.devcontainer/environment.yml`.
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खालील तुकडा तुमच्या एन्व्हायर्नमेंट फाइलमध्ये ठेवा:
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||||
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||||
```yml
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||||
name: <environment-name>
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||||
@ -128,102 +129,104 @@ dependencies:
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||||
- pip:
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||||
- azure-ai-ml
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||||
```
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||||
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||||
जर तुम्हाला Conda वापरताना त्रुटी आढळल्या तर तुम्ही टर्मिनलमध्ये खालील कमांड वापरून Microsoft AI Libraries मॅन्युअली इंस्टॉल करू शकता.
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||||
|
||||
जर तुम्हाला Conda वापरताना त्रुटी येत असतील, तर तुम्ही टर्मिनलमध्ये खालील आदेश वापरून Microsoft AI Libraries हस्तचालन करू शकता.
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||||
|
||||
```
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||||
conda install -c microsoft azure-ai-ml
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||||
```
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||||
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||||
एन्व्हायर्नमेंट फाइल आवश्यक डिपेंडन्सी निर्दिष्ट करते. `<environment-name>` म्हणजे तुम्ही Conda एन्व्हायर्नमेंटसाठी वापरू इच्छित असलेले नाव आणि `<python-version>` म्हणजे तुम्ही वापरू इच्छित असलेली Python ची आवृत्ती, उदाहरणार्थ, `3` ही Python ची नवीनतम मुख्य आवृत्ती आहे.
|
||||
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||||
हे पूर्ण झाल्यावर, तुम्ही तुमचे Conda एन्व्हायर्नमेंट तयार करण्यासाठी खालील कमांड्स तुमच्या कमांड लाइन/टर्मिनलमध्ये चालवू शकता:
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||||
एन्व्हायर्नमेंट फाइलमध्ये आवश्यक अवलंबित्वे नमूद आहेत. `<environment-name>` म्हणजे तुम्हाला वापरायचे Conda एन्व्हायर्नमेंटचे नाव, आणि `<python-version>` म्हणजे वापरायचा Python चा आवृत्ती, उदा., `3` ही Python ची नवीनतम मुख्य आवृत्ती आहे.
|
||||
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||||
हे केल्यानंतर, तुम्ही खालील कमांड्स टर्मिनलमध्ये चालवून तुमचे Conda एन्व्हायर्नमेंट तयार करू शकता:
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||||
```bash
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||||
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
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||||
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer उपपथ फक्त Codespace सेटअपसाठी लागू आहे
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||||
conda activate ai4beg
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||||
```
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||||
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||||
जर तुम्हाला कोणत्याही समस्यांना सामोरे जावे लागले तर [Conda एन्व्हायर्नमेंट्स गाइड](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) पहा.
|
||||
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||||
### Python सपोर्ट एक्सटेंशनसह Visual Studio Code वापरणे
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||||
कुठलीही अडचण आल्यास, [Conda एन्व्हायर्नमेंट्स मार्गदर्शिका](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) पहा.
|
||||
|
||||
आम्ही या कोर्ससाठी [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) एडिटर Python सपोर्ट एक्सटेंशनसह वापरण्याची शिफारस करतो. तथापि, ही फक्त शिफारस आहे, अनिवार्य आवश्यकता नाही.
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||||
### Visual Studio Code सोबत Python सपोर्ट एक्स्टेंशन वापरणे
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||||
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||||
> **टीप**: VS Code मध्ये कोर्स रिपॉझिटरी उघडून, तुम्हाला प्रोजेक्ट कंटेनरमध्ये सेटअप करण्याचा पर्याय मिळतो. हे कोर्स रिपॉझिटरीमध्ये असलेल्या [विशेष `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) डिरेक्टरीमुळे आहे. याबद्दल नंतर अधिक माहिती मिळेल.
|
||||
आम्ही या कोर्ससाठी [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) एडिटर आणि [Python सपोर्ट एक्स्टेंशन](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) वापरण्याची शिफारस करतो. हे केवळ शिफारस आहे, नक्की गरज नाही.
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||||
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> **टीप**: एकदा तुम्ही रिपॉझिटरी क्लोन करून VS Code मध्ये उघडल्यावर, ते तुम्हाला आपोआप Python सपोर्ट एक्सटेंशन इंस्टॉल करण्याचा सल्ला देईल.
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||||
> **टीप**: कोर्स रेपॉजिटरी VS Code मध्ये उघडल्यावर, तुम्हाला प्रोजेक्ट कंटेनरमध्ये सेट करण्याचा पर्याय मिळतो. कारण कोर्स रेपॉजिटरीमध्ये [विशेष `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) डायरेक्टरी आहे. याबद्दल नंतर अधिक माहिती.
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|
||||
> **टीप**: जर VS Code तुम्हाला रिपॉझिटरी कंटेनरमध्ये पुन्हा उघडण्याचा सल्ला देत असेल, तर स्थानिकरित्या इंस्टॉल केलेल्या Python आवृत्तीचा वापर करण्यासाठी हा विनंती नाकारावा.
|
||||
> **टीप**: रेपॉजिटरी क्लोन करून VS Code मध्ये उघडल्यावर, तो आपोआप Python सपोर्ट एक्स्टेंशन इन्स्टॉल करण्याचा सल्ला देईल.
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||||
> **टीप**: जर VS Code तुम्हाला रेपॉजिटरी कंटेनरमध्ये पुन्हा उघडण्याचा प्रस्ताव देत असेल, तर स्थानिकरित्या इन्स्टॉल केलेला Python वापरण्यासाठी हा प्रस्ताव नाकारावा.
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### ब्राउझरमध्ये Jupyter वापरणे
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तुम्ही [Jupyter एन्व्हायर्नमेंट](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ब्राउझरमध्ये वापरून प्रोजेक्टवर काम करू शकता. क्लासिक Jupyter आणि [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ऑटो-कम्प्लिशन, कोड हायलाइटिंग इत्यादी वैशिष्ट्यांसह एक सुखद विकास वातावरण प्रदान करतात.
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तुम्ही [Jupyter पर्यावरण](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ब्राउझरमध्ये थेट वापरून प्रोजेक्टवर काम करू शकता. क्लासिक Jupyter आणि [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) दोन्ही एक सुंदर डेव्हलपमेंट पर्यावरण देतात जसे की ऑटो-कंप्लीशन, कोड हायलाइटिंग इत्यादी.
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Jupyter स्थानिकरित्या सुरू करण्यासाठी, टर्मिनल/कमांड लाइनवर जा, कोर्स डिरेक्टरीमध्ये जा आणि खालील कमांड चालवा:
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स्थानिकरित्या Jupyter सुरू करण्यासाठी, टर्मिनल/कमांड लाईनवर जा, कोर्स डायरेक्टरीमध्ये नेव्हिगेट करा आणि हे चालवा:
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```bash
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||||
jupyter notebook
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```
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किंवा
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```bash
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jupyterhub
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```
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यामुळे Jupyter सुरू होईल आणि त्याचा ऍक्सेस करण्यासाठी URL कमांड लाइन विंडोमध्ये दाखवला जाईल.
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एकदा तुम्ही URL ऍक्सेस केल्यावर, तुम्हाला कोर्सचे स्वरूप दिसेल आणि तुम्ही कोणत्याही `*.ipynb` फाइलवर जाऊ शकता. उदाहरणार्थ, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
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हे Jupyter इंस्टन्स सुरू करेल आणि त्याचा URL कमांड लाईन विंडोमध्ये दिसेल.
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URL मध्ये प्रवेश केल्यावर, तुम्हाला कोर्स रेखाचित्र दिसेल आणि कोणतीही `*.ipynb` फाइल उघडता येईल. उदाहरणार्थ, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
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### कंटेनरमध्ये चालवणे
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तुमच्या संगणकावर किंवा Codespace वर सर्व काही सेटअप करण्याचा पर्याय म्हणजे [कंटेनर](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) वापरणे. कोर्स रिपॉझिटरीमधील विशेष `.devcontainer` फोल्डरमुळे VS Code प्रोजेक्ट कंटेनरमध्ये सेटअप करणे शक्य होते. Codespaces बाहेर, यासाठी Docker इंस्टॉल करणे आवश्यक आहे, आणि प्रामाणिकपणे सांगायचे तर, यासाठी थोडेसे काम करावे लागते, त्यामुळे आम्ही हे फक्त कंटेनर कामकाजाचा अनुभव असलेल्या लोकांसाठी शिफारस करतो.
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तुमच्या संगणकावर किंवा Codespace वर सगळं सेटअप करण्याऐवजी [कंटेनर](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) वापरण्याचा पर्याय आहे. कोर्स रेपॉजिटरीतील विशेष `.devcontainer` फोल्डरमुळे VS Code प्रोजेक्ट कंटेनरमध्ये सेट करू शकते. Codespaces व्यतिरिक्त, यासाठी Docker इन्स्टॉल करणे गरजेचे आहे, आणि थोडे काम आहे, त्यामुळे हा पर्याय कंटेनर वापराचा अनुभव असलेल्या लोकांसाठीच सुचवतो.
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GitHub Codespaces वापरताना तुमच्या API की सुरक्षित ठेवण्याचा सर्वोत्तम मार्ग म्हणजे Codespace Secrets वापरणे. कृपया [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मार्गदर्शक अनुसरण करा.
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GitHub Codespaces वापरताना API कीज सुरक्षित ठेवण्याचे सर्वोत्तम मार्गांपैकी एक म्हणजे Codespace Secrets वापरणे. कृपया [Codespaces गुपित व्यवस्थापन](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मार्गदर्शक वाचा.
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## धडे आणि तांत्रिक आवश्यकता
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## धड्यांचा आणि तांत्रिक आवश्यकता
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या कोर्समध्ये 6 संकल्पना धडे आणि 6 कोडिंग धडे आहेत.
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कोर्समध्ये 6 संकल्पनात्मक धडे आणि 6 कोडिंग धडे आहेत.
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कोडिंग धड्यांसाठी, आम्ही Azure OpenAI Service वापरत आहोत. तुम्हाला Azure OpenAI सेवा आणि API कीची आवश्यकता असेल. तुम्ही [ही अर्ज प्रक्रिया पूर्ण करून](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ऍक्सेससाठी अर्ज करू शकता.
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कोडिंग धड्यांसाठी, आम्ही Azure OpenAI सेवा वापरत आहोत. तुम्हाला Azure OpenAI सेवेसाठी प्रवेश आणि API कीची गरज आहे. तुम्ही [हा अर्ज पूर्ण करून](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) प्रवेश मिळवू शकता.
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तुमचा अर्ज प्रक्रिया होईपर्यंत, प्रत्येक कोडिंग धड्यात `README.md` फाइल समाविष्ट आहे जिथे तुम्ही कोड आणि आउटपुट पाहू शकता.
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अप्लिकेशन प्रक्रियेची वाट पाहत असताना, प्रत्येक कोडिंग धड्यात `README.md` फाइल असते जिथे तुम्ही कोड आणि आउटपुट बघू शकता.
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## प्रथमच Azure OpenAI सेवा वापरणे
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## Azure OpenAI सेवा प्रथमच वापरत आहात का?
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जर तुम्ही प्रथमच Azure OpenAI सेवा वापरत असाल, तर कृपया [Azure OpenAI सेवा संसाधन तयार आणि तैनात कसे करावे](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) या मार्गदर्शकाचे अनुसरण करा.
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जर तुम्ही Azure OpenAI सेवा प्रथमच वापरत असाल, तर कृपया [Azure OpenAI सेवा रिसोर्स कसे तयार करायचे आणि डिप्लॉय करायचे याबाबत मार्गदर्शक](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) फॉलो करा.
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## प्रथमच OpenAI API वापरणे
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## OpenAI API प्रथमच वापरत आहात का?
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जर तुम्ही प्रथमच OpenAI API वापरत असाल, तर कृपया [इंटरफेस तयार आणि वापरण्याबद्दल मार्गदर्शक](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) अनुसरण करा.
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जर तुम्ही OpenAI API प्रथमच वापरत असाल, तर कृपया [इंटरफेस कसे तयार करायचे आणि वापरायचे](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मार्गदर्शक वाचा.
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## इतर शिकणाऱ्यांना भेटा
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## इतर शिकणाऱ्यांशी भेटा
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आम्ही आमच्या अधिकृत [AI Community Discord सर्व्हर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मध्ये इतर शिकणाऱ्यांना भेटण्यासाठी चॅनेल तयार केले आहेत. जनरेटिव्ह AI मध्ये स्तर उंचावण्याचा विचार करणाऱ्या उद्योजक, निर्माते, विद्यार्थी आणि कोणत्याही समान विचारसरणीच्या लोकांशी नेटवर्किंग करण्याचा हा एक उत्तम मार्ग आहे.
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आम्ही आमच्या अधिकृत [AI Community Discord सर्व्हर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मध्ये इतर शिकणाऱ्यांसाठी चॅनेल तयार केले आहेत. हे समान आवडीच्या उद्योजक, बांधकाम करणारे, विद्यार्थी आणि जनरेटिव्ह AI साठी पुढे जाण्याची इच्छा असलेल्या लोकांसह नेटवर्किंग करण्याचा उत्तम मार्ग आहे.
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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प्रोजेक्ट टीम देखील या डिस्कॉर्ड सर्व्हरवर शिकणाऱ्यांना मदत करण्यासाठी असेल.
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प्रोजेक्ट टीम देखील या Discord सर्व्हरवर शिकणाऱ्यांना मदत करण्यासाठी असेल.
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## योगदान द्या
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हा कोर्स एक ओपन-सोर्स उपक्रम आहे. जर तुम्हाला सुधारणा करण्याचे क्षेत्र किंवा समस्या दिसत असतील, तर कृपया [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) तयार करा किंवा [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) लॉग करा.
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हा कोर्स एक ओपन-सोर्स उपक्रम आहे. तुम्हाला सुधारणा किंवा समस्या दिसल्यास, कृपया [Pull Request तयार करा](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) किंवा [GitHub इश्यू नोंदवा](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
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प्रोजेक्ट टीम सर्व योगदानांचे ट्रॅकिंग करेल. ओपन सोर्समध्ये योगदान देणे हे जनरेटिव्ह AI मध्ये तुमचे करिअर घडवण्याचा एक अद्भुत मार्ग आहे.
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प्रोजेक्ट टीम सर्व योगदानांचे निरीक्षण करेल. ओपन सोर्समध्ये योगदान देणे जनरेटिव्ह AI मध्ये तुमचा करिअर बनवण्याचा एक उत्कृष्ट मार्ग आहे.
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बहुतेक योगदानांसाठी तुम्हाला Contributor License Agreement (CLA) सहमत होण्याची आवश्यकता आहे, ज्यामध्ये तुम्हाला अधिकार आहेत आणि प्रत्यक्षात तुम्ही आम्हाला तुमचे योगदान वापरण्याचे अधिकार देत आहात. तपशीलांसाठी, [CLA, Contributor License Agreement वेबसाइट](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) भेट द्या.
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बहुतेक योगदानांसाठी तुम्हाला Contributor License Agreement (CLA) सहमत होणे आवश्यक आहे ज्यामध्ये तुम्ही दावा करता की तुम्हाला योगदान वापरण्याचा योग्य अधिकार आहे. तपशीलासाठी, [CLA, Contributor License Agreement संकेतस्थळ](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) भेट द्या.
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महत्त्वाचे: या रिपॉझिटरीमधील मजकूर अनुवाद करताना, कृपया मशीन अनुवाद वापरू नका याची खात्री करा. आम्ही समुदायाद्वारे अनुवाद सत्यापित करू, त्यामुळे कृपया फक्त त्या भाषांमध्ये अनुवादासाठी स्वयंसेवा करा ज्यामध्ये तुम्ही प्रवीण आहात.
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महत्त्वाचे: या repo मधील मजकूराचा अनुवाद करताना, कृपया मशीन अनुवाद वापरू नका. आम्ही समुदायाद्वारे अनुवादांची पडताळणी करू, त्यामुळे कृपया तुम्हाला पारंगत असलेल्या भाषांसाठीच अनुवादासाठी स्वयंसेवा करा.
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तुम्ही Pull Request सबमिट केल्यावर, CLA-बॉट आपोआप ठरवेल की तुम्हाला CLA प्रदान करणे आवश्यक आहे का आणि PR योग्यरित्या सजवेल (उदा., लेबल, टिप्पणी). बॉटद्वारे प्रदान केलेल्या सूचनांचे अनुसरण करा. तुम्हाला आमच्या CLA वापरणाऱ्या सर्व रिपॉझिटरीमध्ये हे फक्त एकदाच करावे लागेल.
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तुम्ही पुश रिक्वेस्ट सबमिट करताना, CLA-बॉट आपोआप ठरवेल की तुम्हाला CLA पुरवण्याची गरज आहे की नाही आणि PR योग्यरित्या सजवेल (उदा. लेबल, कमेंट). दिलेल्या सूचनांचे अनुसरण करा. तुम्हाला हे सर्व्हिसेस चालवणार्या सर्व रेपॉजिटरीजसाठी एकदाच करायचे आहे.
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या प्रोजेक्टने [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) स्वीकारले आहे. अधिक माहितीसाठी Code of Conduct FAQ वाचा किंवा [Email opencode](opencode@microsoft.com) वर कोणतेही अतिरिक्त प्रश्न किंवा टिप्पण्या पाठवा.
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हा प्रोजेक्ट [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) स्वीकारतो. अधिक माहितीसाठी Code of Conduct FAQ वाचा किंवा कोणत्याही अतिरिक्त प्रश्नांसाठी [Email opencode](opencode@microsoft.com) ला संपर्क करा.
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## चला सुरुवात करू!
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आता तुम्ही या कोर्ससाठी आवश्यक टप्पे पूर्ण केले आहेत, चला सुरुवात करूया [जनरेटिव्ह AI आणि LLMs ची ओळख](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मिळवून.
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## चला सुरू करूया
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आता जेव्हा तुम्ही हा कोर्स पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक पावलां पूर्ण केले आहेत, तेव्हा चला सुरुवात करूया [Generative AI आणि LLMs ची ओळख](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मिळवून.
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**अस्वीकरण**:
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हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपयास लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार नाही.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**अस्वीकरण**:
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हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवेद्वारे अनुवादित केला आहे [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपया लक्षात घ्या की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा चुका असू शकतात. मूळ दस्तऐवज त्याच्या स्थानिक भाषेत अधिकृत स्रोत मानला पाहिजे. महत्त्वपूर्ण माहिती साठी व्यावसायिक मानव भाषांतर शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून होणाऱ्या कोणत्याही गैरसमजुतींसाठी किंवा चुकीच्या अर्थसंग्रहासाठी आम्ही जबाबदार नाही.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -18,8 +18,8 @@
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"language_code": "ne"
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},
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"00-course-setup/README.md": {
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"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
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"translation_date": "2025-10-18T00:30:22+00:00",
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||||
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
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||||
"translation_date": "2026-02-06T22:14:18+00:00",
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||||
"source_file": "00-course-setup/README.md",
|
||||
"language_code": "ne"
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},
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@ -1,118 +1,120 @@
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# यो कोर्स सुरु गर्दै
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# यस कोर्ससँग सुरु गर्दै
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हामी तपाईंलाई यो कोर्स सुरु गर्न र Generative AI सँग के निर्माण गर्न प्रेरित हुनुहुन्छ भनेर हेर्नको लागि धेरै उत्साहित छौं!
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हामी तपाईंलाई यो कोर्स सुरु गर्न र जेनेरेटिभ AI सँग के निर्माण गर्ने प्रेरणा मिल्छ हेर्नका लागि उत्साहित छौं!
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तपाईंको सफलताको सुनिश्चित गर्न, यो पृष्ठले सेटअप चरणहरू, प्राविधिक आवश्यकताहरू, र आवश्यक परेमा सहयोग कहाँ प्राप्त गर्ने बारेमा जानकारी दिन्छ।
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तपाईंको सफलताको सुनिश्चित गर्नका लागि, यो पृष्ठले सेटअप कदमहरू, प्राविधिक आवश्यकताहरू, र आवश्यक परे सहयोग कहाँ प्राप्त गर्ने जानकारी दिन्छ।
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## सेटअप चरणहरू
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## सेटअप कदमहरू
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यो कोर्स लिन सुरु गर्न, तपाईंले निम्न चरणहरू पूरा गर्न आवश्यक छ।
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यो कोर्स लिन सुरु गर्न, तपाईंले तलका कदमहरू पूरा गर्न आवश्यक छ।
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### १. यो रिपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्
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### १. यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्
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[यो सम्पूर्ण रिपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) आफ्नो GitHub खातामा ताकि तपाईं कोड परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ र चुनौतीहरू पूरा गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईं [यो रिपोजिटरीलाई स्टार (🌟)](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) पनि गर्न सक्नुहुन्छ ताकि यसलाई र सम्बन्धित रिपोजिटरीहरू सजिलै भेट्न सक्नुहुन्छ।
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[पूरा रिपो फोर्क गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) तपाईंको आफ्नै GitHub खातामा जसले तपाईंलाई कुनै पनि कोड परिवर्तन गर्न र चुनौतीहरू पूरा गर्न सक्षम बनाउँछ। तपाईं [यो रिपोमा स्टार (🌟) पनि दिन सक्नुहुन्छ](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) जसले यसलाई र सम्बन्धित रिपोलाई सजिलै फेला पार्न मद्दत गर्दछ।
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### २. कोडस्पेस सिर्जना गर्नुहोस्
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### २. कोडस्पेस बनाउनुहोस्
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कोड चलाउँदा कुनै निर्भरता समस्या नहोस् भनेर सुनिश्चित गर्न, हामी यो कोर्स [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मा चलाउन सिफारिस गर्छौं।
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कोड चलाउँदा कुनै निर्भरता सम्बन्धी समस्या नहोस् भनी, हामी यो कोर्सलाई [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मा चलाउन सिफारिस गर्छौं।
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तपाईंको फोर्कमा: **Code -> Codespaces -> New on main**
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#### २.१ गोप्य जानकारी थप्नुहोस्
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#### २.१ एउटा गोप्य कुञ्जी थप्नुहोस्
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1. ⚙️ गियर आइकन -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
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2. नाम OPENAI_API_KEY राख्नुहोस्, आफ्नो key पेस्ट गर्नुहोस्, Save गर्नुहोस्।
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1. ⚙️ गियर आइकन -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret।
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2. नाम OPENAI_API_KEY राख्नुहोस्, आफ्नो कुञ्जी पेस्ट गरेर Save गर्नुहोस्।
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### ३. अब के गर्ने?
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### ३. के गर्ने?
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| म चाहन्छु... | जानुहोस्… |
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| पाठ १ सुरु गर्नुहोस् | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| अफलाइन काम गर्नुहोस् | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| म के गर्न चाहन्छु… | जानुहोस्… |
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| पाठ १ सुरु गर्नुहोस् | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
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| अफलाइन काम गर्नुहोस् | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
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| LLM प्रदायक सेटअप गर्नुहोस् | [`providers.md`](03-providers.md) |
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| अन्य सिक्नेहरूसँग भेट्नुहोस् | [हाम्रो Discord मा सामेल हुनुहोस्](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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| अन्य सिक्नेहरूलाई भेट्नुहोस् | [हाम्रो Discord मा सहभागी हुनुस्](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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## समस्या समाधान
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| लक्षण | समाधान |
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| कन्टेनर निर्माण १० मिनेट भन्दा बढी समय लाग्यो | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | टर्मिनल जडान भएन; **+** क्लिक गर्नुहोस् ➜ *bash* |
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| OpenAI बाट `401 Unauthorized` | गलत / समाप्त भएको `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code ले “Dev container mounting…” देखाउँछ | ब्राउजर ट्याब रिफ्रेस गर्नुहोस्—कहिलेकाहीं Codespaces जडान गुमाउँछ |
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| नोटबुक कर्नेल हराइरहेको छ | नोटबुक मेनु ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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Unix-आधारित प्रणालीहरू:
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| समस्या | समाधान |
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|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
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| कन्टेनर निर्माण १० मिनेट भन्दा बढी रोकिएको | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
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| `python: command not found` | टर्मिनल जडित भएन; **+** क्लिक गरेर *bash* खोल्नुहोस् |
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||||
| OpenAI बाट `401 Unauthorized` | गलत वा समाप्त `OPENAI_API_KEY` |
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| VS Code मा “Dev container mounting…” देखिन्छ | ब्राउजर ट्याब रिफ्रेस गर्नुहोस्—Codespaces कहिलेकाहीँ कनेक्सन हराउँछ |
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| नोटबुक कर्नेल हराएको छ | नोटबुक मेनू ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
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युनिक्स-आधारित प्रणालीहरू:
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```bash
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touch .env
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```
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Windows:
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विन्डोज:
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```cmd
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echo . > .env
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```
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3. **`.env` फाइल सम्पादन गर्नुहोस्**: `.env` फाइललाई कुनै पनि टेक्स्ट एडिटर (जस्तै, VS Code, Notepad++, वा अन्य) मा खोल्नुहोस्। फाइलमा निम्न लाइन थप्नुहोस्, `your_github_token_here` लाई आफ्नो वास्तविक GitHub टोकनले बदल्नुहोस्:
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||||
३. **`.env` फाइल सम्पादन गर्नुहोस्**: `.env` फाइललाई कुनै टेक्स्ट एडिटरमा (जस्तै VS Code, Notepad++, वा अरू कुनै एडिटर) खोल्नुहोस्। तलको लाइन थप्नुहोस्, जहाँ `your_github_token_here` लाई आफ्नो वास्तविक GitHub टोकनले प्रतिस्थापन गर्नुहोस्:
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```env
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GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
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```
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4. **फाइल सुरक्षित गर्नुहोस्**: परिवर्तनहरू सुरक्षित गर्नुहोस् र टेक्स्ट एडिटर बन्द गर्नुहोस्।
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४. **फाइल बचत गर्नुहोस्**: परिवर्तनहरूको बचत गरी टेक्स्ट एडिटर बन्द गर्नुहोस्।
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5. **`python-dotenv` स्थापना गर्नुहोस्**: यदि तपाईंले पहिले नै स्थापना गर्नुभएको छैन भने, `.env` फाइलबाट वातावरणीय चरहरू लोड गर्न `python-dotenv` प्याकेज स्थापना गर्न आवश्यक छ। तपाईं यसलाई `pip` प्रयोग गरेर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ:
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||||
५. **`python-dotenv` इन्स्टल गर्नुहोस्**: यदि तपाईंले यो पहिले गरेन भने, `python-dotenv` प्याकेज इन्स्टल गर्नु आवश्यक हुन्छ जसले `.env` फाइलबाट वातावरण चरहरू तपाईंको Python एप्लिकेशनमा लोड गर्छ। `pip` प्रयोग गरेर यसलाई इन्स्टल गर्न सकिन्छ:
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```bash
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||||
pip install python-dotenv
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```
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6. **तपाईंको Python स्क्रिप्टमा वातावरणीय चरहरू लोड गर्नुहोस्**: तपाईंको Python स्क्रिप्टमा, `.env` फाइलबाट वातावरणीय चरहरू लोड गर्न `python-dotenv` प्याकेज प्रयोग गर्नुहोस्:
|
||||
६. **तपाईंको Python स्क्रिप्टमा पर्यावरण चरहरू लोड गर्नुहोस्**: आफ्नो Python स्क्रिप्टमा `python-dotenv` प्याकेज प्रयोग गरेर `.env` फाइलबाट वातावरण चरहरू लोड गर्नुहोस्:
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||||
```python
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||||
from dotenv import load_dotenv
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import os
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# Load environment variables from .env file
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||||
# .env फाइलबाट वातावरण परिवर्तकहरू लोड गर्नुहोस्
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||||
load_dotenv()
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# Access the GITHUB_TOKEN variable
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||||
# GITHUB_TOKEN परिवर्तक पहुँच गर्नुहोस्
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||||
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
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print(github_token)
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```
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यति नै! तपाईंले सफलतापूर्वक `.env` फाइल सिर्जना गर्नुभयो, आफ्नो GitHub टोकन थप्नुभयो, र यसलाई आफ्नो Python एप्लिकेसनमा लोड गर्नुभयो।
|
||||
त्यो हो! तपाईंले सफलतापूर्वक `.env` फाइल सिर्जना गर्नुभयो, आफ्नो GitHub टोकन थप्नुभयो, र यसलाई तपाईंको Python एप्लिकेशनमा लोड गर्नुभयो।
|
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|
||||
## आफ्नो कम्प्युटरमा स्थानीय रूपमा कसरी चलाउने
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||||
## कसरी कम्प्युटरमा लोकल रूपमा चलाउने
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कोडलाई आफ्नो कम्प्युटरमा स्थानीय रूपमा चलाउन, तपाईंलाई [Python](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) को कुनै संस्करण स्थापना गर्न आवश्यक छ।
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||||
तपाईंको कम्प्युटरमा कोड लोकल रूपमा चलाउनको लागि, तपाईंलाई [Python को कुनै संस्करण इन्स्टल गर्नुपर्नेछ](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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||||
त्यसपछि रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईंले यसलाई क्लोन गर्न आवश्यक छ:
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||||
त्यसपछि रिपो प्रयोग गर्न, यो क्लोन गर्न आवश्यक छ:
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```shell
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git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
|
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cd generative-ai-for-beginners
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```
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सबै कुरा जाँच गरेपछि, तपाईं सुरु गर्न सक्नुहुन्छ!
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सबै कुरा सेट भएपछि, तपाईं सुरु गर्न सक्नुहुन्छ!
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## वैकल्पिक चरणहरू
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## वैकल्पिक कदमहरू
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### Miniconda स्थापना गर्दै
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### मिनिकोंडा इन्स्टल गर्नुहोस्
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[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, साथै केही प्याकेजहरू स्थापना गर्नको लागि हल्का इन्स्टलर हो। Conda आफैं एक प्याकेज म्यानेजर हो, जसले विभिन्न Python [**भर्चुअल वातावरणहरू**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) र प्याकेजहरू सेटअप गर्न र स्विच गर्न सजिलो बनाउँछ। यसले `pip` मार्फत उपलब्ध नभएका प्याकेजहरू स्थापना गर्न पनि मद्दत गर्दछ।
|
||||
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हल्का वजनको इन्स्टलर हो जसले [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, र केहि प्याकेजहरू इन्स्टल गर्न मद्दत गर्छ।
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||||
Conda आफैं एक प्याकेज म्यानेजर हो जसले विभिन्न Python [**भर्चुअल वातावरणहरू**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) र प्याकेजहरू सेटअप गर्न र स्विच गर्न सजिलो बनाउँछ। यसले `pip` बाट उपलब्ध नभएका प्याकेजहरू इन्स्टल गर्न पनि मद्दत गर्छ।
|
||||
|
||||
[MiniConda स्थापना गाइड](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) पालना गरेर यसलाई सेटअप गर्नुहोस्।
|
||||
तपाईं [MiniConda इन्स्टलेसन मार्गदर्शन](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) लाई अनुसरण गर्न सक्नुहुन्छ।
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||||
|
||||
Miniconda स्थापना गरेपछि, तपाईंले [रिपोजिटरी](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) क्लोन गर्न आवश्यक छ (यदि तपाईंले पहिले नै क्लोन गर्नुभएको छैन भने)।
|
||||
मिनिकोंडा इन्स्टल गरेपछि, तपाईंले [रिपोजिटरी क्लोन](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) गर्न आवश्यक छ (यदि पहिले गर्नुभएको छैन भने)।
|
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त्यसपछि, तपाईंले भर्चुअल वातावरण सिर्जना गर्न आवश्यक छ। Conda प्रयोग गरेर यो गर्न, नयाँ वातावरण फाइल (_environment.yml_) सिर्जना गर्नुहोस्। यदि तपाईं Codespaces प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, यसलाई `.devcontainer` निर्देशिकामा सिर्जना गर्नुहोस्, यसरी `.devcontainer/environment.yml`।
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||||
पछी, तपाईंले वर्चुअल वातावरण बनाउन आवश्यक छ। Conda प्रयोग गरेर यसका लागि नयाँ वातावरण फाइल (_environment.yml_) बनाउनुहोस्। यदि तपाईं Codespaces मा काम गर्दै हुनुहुन्छ भने, यसलाई `.devcontainer` डिरेक्टरी भित्र बनाउनुहोस् जसले `.devcontainer/environment.yml` हुन्छ।
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तपाईंको वातावरण फाइललाई तलको स्निपेटले भर्नुहोस्:
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||||
तलको स्निपेट प्रयोग गर्दै आफ्नो वातावरण फाइल पूरा गर्नुहोस्:
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||||
|
||||
```yml
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||||
name: <environment-name>
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||||
@ -128,38 +130,38 @@ dependencies:
|
||||
- azure-ai-ml
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||||
```
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||||
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||||
यदि तपाईंलाई conda प्रयोग गर्दा त्रुटिहरू आइपर्छ भने, तपाईंले म्यानुअली Microsoft AI Libraries निम्न कमाण्ड प्रयोग गरेर टर्मिनलमा स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ।
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यदि तपाईंले Conda प्रयोग गर्दा समस्या आउँछ भने, तपाईं म्यानुअली Microsoft AI Libraries टर्मिनलमा तलको कमाण्ड प्रयोग गरी इन्स्टल गर्न सक्नुहुन्छ।
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```
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conda install -c microsoft azure-ai-ml
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```
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वातावरण फाइलले हामीलाई आवश्यक निर्भरता निर्दिष्ट गर्दछ। `<environment-name>` ले तपाईंको Conda वातावरणको लागि प्रयोग गर्न चाहेको नामलाई जनाउँछ, र `<python-version>` ले तपाईं प्रयोग गर्न चाहेको Python को संस्करणलाई जनाउँछ, उदाहरणका लागि, `3` Python को पछिल्लो प्रमुख संस्करण हो।
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वातावरण फाइलले हामीलाई चाहिने निर्भरता उल्लेख गर्दछ। `<environment-name>` तपाईंले आफ्नो Conda वातावरणको लागि उपयोग गर्न चाहने नाम हो, र `<python-version>` तपाईं चाहनु भएको Python को संस्करण हो, उदाहरणका लागि `3` सबैभन्दा नयाँ मुख्य Python संस्करण हो।
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त्यसपछि, तपाईं आफ्नो Conda वातावरण सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ तलका कमाण्डहरू चलाएर:
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त्यसपछि, तलको कमाण्डहरू टर्मिनलमा चलाएर आफ्नो Conda वातावरण सिर्जना गर्नुहोस्:
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```bash
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conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
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conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer उप पथ केवल Codespace सेटअपहरूमा लागू हुन्छ
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conda activate ai4beg
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```
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यदि तपाईंलाई कुनै समस्या आउँछ भने [Conda वातावरण गाइड](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हेर्नुहोस्।
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यदि कुनै समस्या आएमा [Conda वातावरणहरू गाइड](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हेर्नुहोस्।
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### Python समर्थन विस्तारसहित Visual Studio Code प्रयोग गर्दै
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### Visual Studio Code सँग Python समर्थन एक्स्टेन्सन प्रयोग गर्नुहोस्
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हामी यो कोर्सको लागि [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) एडिटर प्रयोग गर्न सिफारिस गर्छौं, जसमा [Python समर्थन विस्तार](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) स्थापना गरिएको छ। यद्यपि, यो सिफारिस मात्र हो, अनिवार्य आवश्यकता होइन।
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हामी यो कोर्सका लागि [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) एडिटरलाई [Python समर्थन एक्स्टेन्सन](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) सहित चलाउन सिफारिस गर्छौं। यो सिफारिस हो र अनिवार्य छैन।
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> **नोट**: VS Code मा कोर्स रिपोजिटरी खोल्दा, तपाईंले परियोजना कन्टेनर भित्र सेटअप गर्ने विकल्प पाउनुहुन्छ। यो कोर्स रिपोजिटरी भित्र रहेको [विशेष `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) निर्देशिकाको कारण हो। यसबारे पछि थप जानकारी।
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> **टिप्पणी**: कोर्स रिपोजिटरी VS Code मा खोल्दा तपाईंलाई प्रोजेक्टलाई कन्टेनर भित्र सेटअप गर्ने विकल्प आउँछ। यसको कारण हो कोर्स रिपोजिटरी भित्र रहेको [विशेष `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) डिरेक्टरी। यसबारे पछि थप जानकारी दिइनेछ।
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> **नोट**: जब तपाईं रिपोजिटरी क्लोन गरेर VS Code मा खोल्नुहुन्छ, यसले स्वचालित रूपमा तपाईंलाई Python समर्थन विस्तार स्थापना गर्न सुझाव दिनेछ।
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> **टिप्पणी**: जब तपाईंले रिपोजिटरी क्लोन गरेर VS Code मा खोल्नुहुन्छ, तेस्रो पक्षले तपाईंलाई Python समर्थन एक्स्टेन्सन इन्स्टल गर्न सुझाव दिन्छ।
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> **नोट**: यदि VS Code ले रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा पुन: खोल्न सुझाव दिन्छ भने, स्थानीय रूपमा स्थापना गरिएको Python संस्करण प्रयोग गर्न यो अनुरोध अस्वीकार गर्नुहोस्।
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> **टिप्पणी**: VS Code ले तपाईंलाई रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा पुनः खोल्न सुझाव दिएमा, स्थानिय रूपमा इन्स्टल गरिएको Python संस्करण प्रयोग गर्न यस अनुरोध अस्वीकृत गर्नुहोस्।
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### ब्राउजरमा Jupyter प्रयोग गर्दै
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### ब्राउजरमा Jupyter प्रयोग गर्नुहोस्
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तपाईं [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) प्रयोग गरेर पनि परियोजनामा काम गर्न सक्नुहुन्छ। क्लासिक Jupyter र [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ले स्वत: पूर्णता, कोड हाइलाइटिङ जस्ता सुविधाहरू सहित एक रमाइलो विकास वातावरण प्रदान गर्दछ।
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तपाईं https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst भित्र यो परियोजनामा ब्राउजरमा नै Jupyter वातावरण प्रयोग गरेर काम गर्न सक्नुहुन्छ। दुई क्लासिक Jupyter र [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) स्वत: पूर्ति, कोड हाइलाइटिंग जस्ता सुविधाहरू सहित सुखद विकास वातावरण प्रदान गर्छन्।
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Jupyter स्थानीय रूपमा सुरु गर्न, टर्मिनल/कमाण्ड लाइनमा जानुहोस्, कोर्स निर्देशिकामा नेभिगेट गर्नुहोस्, र निम्न कमाण्ड कार्यान्वयन गर्नुहोस्:
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लोकल Jupyter सुरु गर्नको लागि, टर्मिनल/कमाण्ड लाइनमा गएर, कोर्स डिरेक्टरीमा गएर यस कमाण्ड चलाउनुहोस्:
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```bash
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jupyter notebook
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@ -171,56 +173,60 @@ jupyter notebook
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jupyterhub
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```
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यसले Jupyter इन्स्टेन्स सुरु गर्नेछ र यसलाई पहुँच गर्न URL कमाण्ड लाइन विन्डोमा देखाइनेछ।
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यसले Jupyter इन्टेन्स सुरु गर्नेछ र पहुँचको URL कमाण्ड लाइन विन्डोमा देखाइनेछ।
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एकपटक तपाईंले URL पहुँच गर्नुभयो भने, तपाईंले कोर्सको रूपरेखा देख्नुहुनेछ र कुनै पनि `*.ipynb` फाइलमा नेभिगेट गर्न सक्नुहुनेछ। उदाहरणका लागि, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`।
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URL पहुँच गरेपछि, तपाईंले कोर्सको संरचना देख्नुहुनेछ र कुनै पनि `*.ipynb` फाइलमा नेभिगेट गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`।
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### कन्टेनरमा चलाउँदै
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### कन्टेनरमा चलाउने
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तपाईंको कम्प्युटर वा Codespace मा सबै सेटअप गर्ने विकल्पको सट्टा, तपाईं [कन्टेनर](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। कोर्स रिपोजिटरी भित्रको विशेष `.devcontainer` फोल्डरले VS Code लाई परियोजना कन्टेनर भित्र सेटअप गर्न सम्भव बनाउँछ। Codespaces बाहिर, यसले Docker स्थापना आवश्यक छ, र यो वास्तवमा केही काम समावेश गर्दछ, त्यसैले हामी यो केवल कन्टेनरसँग काम गर्ने अनुभव भएका व्यक्तिहरूलाई सिफारिस गर्छौं।
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तपाईंको कम्प्युटर वा Codespace मा सबै कुरा सेटअप गर्ने विकल्पको विकल्पका रूपमा, तपाईं [कन्टेनर](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। कोर्स रिपोजिटरी भित्रको विशेष `.devcontainer` फोल्डरले VS Code लाई प्रोजेक्ट कन्टेनर भित्र सेटअप गर्न सक्षम बनाउँछ। Codespaces बाहिर, यो Docker इन्स्टल गर्न आवश्यक पर्छ, र केही काम लाग्छ, त्यसैले हामी यसलाई कन्टेनरसँग काम गर्ने अनुभव भएका मानिसहरूलाई मात्र सिफारिस गर्छौं।
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GitHub Codespaces प्रयोग गर्दा तपाईंको API key सुरक्षित राख्नको लागि उत्तम तरिकाहरू मध्ये एक Codespace Secrets प्रयोग गर्नु हो। कृपया [Codespaces गोप्य व्यवस्थापन](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) गाइड पालना गर्नुहोस्।
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GitHub Codespaces प्रयोग गर्दा API कुञ्जीहरू सुरक्षित राख्ने उत्तम तरिकाहरू मध्ये एक Codespace Secrets को प्रयोग हो। कृपया यसबारे थप जान्नको लागि [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मार्गदर्शन पालना गर्नुहोस्।
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## पाठहरू र प्राविधिक आवश्यकताहरू
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यो कोर्समा ६ अवधारणात्मक पाठहरू र ६ कोडिङ पाठहरू छन्।
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कोर्समा ६ वटा अवधारणा पाठ र ६ वटा कोडिंग पाठहरू छन्।
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कोडिङ पाठहरूको लागि, हामी Azure OpenAI सेवा प्रयोग गर्दैछौं। तपाईंलाई Azure OpenAI सेवा र API key को पहुँच आवश्यक छ। तपाईं [यो आवेदन पूरा गरेर](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) पहुँचको लागि आवेदन दिन सक्नुहुन्छ।
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कोडिंग पाठहरूका लागि, हामी Azure OpenAI सेवा प्रयोग गर्दैछौं। तपाईंलाई Azure OpenAI सेवामा पहुँच र API कुञ्जी आवश्यक पर्छ यो कोड चलाउनका लागि। पहुँच प्राप्त गर्न [यो आवेदन पूरा गर्नुहोस्](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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जब तपाईंको आवेदन प्रक्रिया भइरहेको छ, प्रत्येक कोडिङ पाठमा `README.md` फाइल समावेश गरिएको छ जहाँ तपाईं कोड र आउटपुटहरू हेर्न सक्नुहुन्छ।
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आवेदन प्रक्रिया हुँदा, प्रत्येक कोडिंग पाठसँग एक `README.md` फाइल पनि हुन्छ जहाँ तपाईंले कोड र आउटपुट देख्न सक्नुहुन्छ।
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## Azure OpenAI सेवा पहिलो पटक प्रयोग गर्दै
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## Azure OpenAI सेवा पहिलोपटक प्रयोग गर्दा
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यदि यो तपाईंको पहिलो पटक Azure OpenAI सेवा प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया [Azure OpenAI सेवा स्रोत सिर्जना र परिनियोजन गर्ने](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) गाइड पालना गर्नुहोस्।
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यदि तपाईं पहिलो पटक Azure OpenAI सेवा प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया यो मार्गदर्शन पालना गर्नुहोस् जुन [Azure OpenAI सेवा स्रोत कसरी सिर्जना र परिनियोजन गर्ने](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) सम्बन्धी छ।
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## OpenAI API पहिलो पटक प्रयोग गर्दै
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## OpenAI API पहिलोपटक प्रयोग गर्दा
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यदि यो तपाईंको पहिलो पटक OpenAI API प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया [इन्टरफेस सिर्जना र प्रयोग गर्ने](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) गाइड पालना गर्नुहोस्।
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यदि यो तपाईंको OpenAI API पहिलो पटक प्रयोग हो भने, कृपया [इन्टरफेस कसरी सिर्जना र प्रयोग गर्ने](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) गाइड पालना गर्नुहोस्।
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## अन्य सिक्नेहरूसँग भेट्नुहोस्
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हामीले हाम्रो आधिकारिक [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मा अन्य सिक्नेहरूसँग भेट्नका लागि च्यानलहरू सिर्जना गरेका छौं। यो समान सोच भएका उद्यमीहरू, निर्माणकर्ताहरू, विद्यार्थीहरू, र Generative AI मा स्तर उकास्न खोजिरहेका व्यक्तिहरूसँग नेटवर्क गर्नको लागि उत्कृष्ट तरिका हो।
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हामीले आधिकारिक [AI Community Discord सर्भर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) मा अरू सिक्नेहरूसँग भेटघाटका लागि च्यानलहरू बनाएका छौं। यो समान सोच र उद्यमी, बिल्डर, विद्यार्थीहरू, र जेनेरेटिभ AI सिक्न चाहने सबैका लागि नेटवर्किङको राम्रो माध्यम हो।
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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परियोजना टोली पनि यस Discord सर्भरमा सिक्नेहरूलाई मद्दत गर्न उपलब्ध हुनेछ।
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परियोजना टोली पनि यस Discord सर्भरमा अन्य सिक्नेहरूलाई सहयोग गर्न हुनेछ।
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## योगदान गर्नुहोस्
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यो कोर्स एक खुला-स्रोत पहल हो। यदि तपाईंले सुधारका क्षेत्रहरू वा समस्याहरू देख्नुभयो भने, कृपया [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) सिर्जना गर्नुहोस् वा [GitHub समस्या](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) लग गर्नुहोस्।
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यो कोर्स खुला स्रोत पहल हो। यदि तपाईंले सुधार वा समस्याहरू देख्नु भयो भने, कृपया [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) सिर्जना गर्नुहोस् वा [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) लग गर्नुहोस्।
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परियोजना टोलीले सबै योगदानहरू ट्र्याक गर्नेछ। खुला स्रोतमा योगदान गर्नु Generative AI मा आफ्नो करियर निर्माण गर्ने अद्भुत तरिका हो।
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परियोजना टोलीले सबै योगदानहरू ट्र्याक गर्नेछ। खुला स्रोतमा योगदान गर्नु भनेको जेनेरेटिभ AI मा तपाईंको करियर बनाउन अद्भुत उपाय हो।
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धेरैजसो योगदानहरूलाई Contributor License Agreement (CLA) मा सहमत हुन आवश्यक छ जसले घोषणा गर्दछ कि तपाईंलाई अधिकार छ र वास्तवमा हामीलाई तपाईंको योगदान प्रयोग गर्न अधिकार दिनुहुन्छ। थप जानकारीको लागि [CLA, Contributor License Agreement वेबसाइट](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) हेर्नुहोस्।
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धेरै योगदानहरूमा तपाईंले एक Contributor License Agreement (CLA) स्वीकार गर्नुपर्छ जसले तपाईंले योगदान गर्न अधिकार राख्नु भएको र साँच्चिकै हामीलाई प्रयोग गर्ने अधिकार दिनुभएको घोषणा गर्छ। विवरणको लागि हेर्नुहोस् [CLA, Contributor License Agreement वेबसाइट](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)।
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जब तपाईंले pull request पेश गर्नुहुन्छ, CLA-bot ले स्वचालित रूपमा निर्धारण गर्नेछ कि तपाईंलाई CLA प्रदान गर्न आवश्यक छ कि छैन र PR लाई उपयुक्त रूपमा सजाउनेछ (जस्तै, लेबल, टिप्पणी)। तपाईंले केवल बोटले प्रदान गरेको निर्देशनहरू पालना गर्नुपर्नेछ। तपाईंले यो केवल एक पटक गर्नुपर्नेछ सबै रिपोजिटरीहरूमा हाम्रो CLA प्रयोग गर्दै।
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महत्त्वपूर्ण: यस रिपोमा अनुवाद गर्दा कृपया मेशिन अनुवाद नप्रयोग गर्नुहोस्। हामी समुदाय मार्फत अनुवादहरू जाँच गर्नेछौं, त्यसैले तपाईं सक्षम भएका भाषाहरूमा मात्र अनुवादका लागि स्वयंसेवा गर्नुहोस्।
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यो परियोजनाले [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) अपनाएको छ। थप जानकारीको लागि Code of Conduct FAQ पढ्नुहोस् वा [Email opencode](opencode@microsoft.com) मा थप प्रश्न वा टिप्पणीहरूका लागि सम्पर्क गर्नुहोस्।
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जब तपाईं पुल अनुरोध पठाउनुहुन्छ, एक CLA-बटले स्वतः निर्धारण गर्नेछ तपाईंलाई CLA आवश्यक छ कि छैन र PR लाई उपयुक्त लेबल वा टिप्पणी गर्नेछ। बटले दिएको निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। यो कार्य तपाईंले सबै रिपोजिटरीमा एक पटक मात्र गर्नुपर्छ।
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## सुरु गरौं
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अब तपाईंले यो पाठ्यक्रम पूरा गर्न आवश्यक चरणहरू पूरा गर्नुभएको छ, आउनुहोस् [Generative AI र LLMs को परिचय](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) प्राप्त गरेर सुरु गरौं।
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यस परियोजनाले [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) अपनाएको छ। थप जानकारीका लागि Code of Conduct FAQ पढ्नुहोस् वा थप प्रश्न वा टिप्पणीका लागि [Email opencode](opencode@microsoft.com) सँग सम्पर्क गर्नुहोस्।
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## सुरु गरौं!
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अब तपाईँले यो कोर्स पूरा गर्न आवश्यक कदमहरू पूरा गर्नुभएको छ, आउनुहोस् सुरु गरौं [Generative AI र LLMs को परिचय](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) प्राप्त गरेर।
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**अस्वीकरण**:
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यो दस्तावेज AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेजलाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं।
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यो दस्तावेज़ एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गरिरहेका छौं, तर कृपया जानकार हुनुहोस् कि स्वतः अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। मूल दस्तावेज़ यसको मूल भाषामा मान्य स्रोत मानिनु पर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यो अनुवाद प्रयोग गर्दा उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा व्याख्यागत त्रुटिहरूको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछौं भनी मानिन्न।
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