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

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

Browse Source
This commit is contained in:
localizeflow[bot] 2026-02-06 23:08:57 +00:00
parent f808f400f4
commit 8111a09ded
6 changed files with 254 additions and 241 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

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

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "et"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-10-18T02:51:41+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T23:08:06+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "et"
},

157
translations/et/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,50 +1,51 @@
# Kursusega alustamine
# Selle kursuse alustamine
Meil on väga hea meel, et alustate seda kursust ja näete, milliseid ideid generatiivne tehisintellekt inspireerib teid looma!
Oleme väga põnevil, et alustate seda kursust ja näete, mida Generative AI abil inspireeritud ehitada!
Teie edu tagamiseks on sellel lehel välja toodud seadistamise sammud, tehnilised nõuded ja juhised, kust vajadusel abi saada.
Et tagada teie edu, sisaldab see leht seadistusetappe, tehnilisi nõudeid ja teavet selle kohta, kust vajadusel abi saada.
## Seadistamise sammud
## Seadistusetapid
Kursuse alustamiseks peate läbima järgmised sammud.
Kursusel osalemiseks peate läbima järgmised sammud.
### 1. Forkige see repo
[Forkige kogu see repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) oma GitHubi kontole, et saaksite koodi muuta ja väljakutseid täita. Samuti saate [tärniga (🌟) tähistada seda repo](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), et seda ja seotud repod lihtsamini leida.
[Forkige kogu see repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) oma GitHubi kontole, et saaksite koodi muuta ja väljakutseid lõpetada. Samuti võite [jätta selle repo tärniga (🌟)](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), et leida seda ja seotud reposi kergemini.
### 2. Looge Codespace
### 2. Looge codespace
Et vältida sõltuvusprobleeme koodi käivitamisel, soovitame seda kursust käivitada [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) keskkonnas.
Et vältida sõltuvusprobleeme koodi käivitamisel, soovitame selle kursuse käivitamiseks kasutada [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Teie forkis: **Code -> Codespaces -> New on main**
Oma forkis: **Code -> Codespaces -> New on main**
![Dialoog, mis näitab nuppe Codespace'i loomiseks](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialoog, mis näitab nuppe codespace loomiseks](../../../translated_images/et/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 Lisage salajane võti
#### 2.1 Lisage saladus
1. ⚙️ Hammasratta ikoon -> Command Pallete -> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. Nimetage OPENAI_API_KEY, kleepige oma võti, salvestage.
1. ⚙️ Hammasratta ikoon -> Command Palette-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. Nimetage OPENAI_API_KEY, kleepige oma võti, Salvestage.
### 3. Mis edasi?
| Ma tahan… | Mine siia… |
|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Alustada 1. õppetundi | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Töötada võrguühenduseta | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Seadistada LLM teenusepakkuja | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Kohtuda teiste õppijatega | [Liitu meie Discordiga](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
| Soovin… | Minge… |
|---------------------|------------------------------------------------------------------------|
| Alustada õppetundi 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Töötada offline | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Seadistada LLM pakkuja | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Kohtuda teiste õppijatega | [Liituge meie Discordi serveriga](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## Probleemide lahendamine
| Sümptom | Lahendus |
|-------------------------------------------|------------------------------------------------------------------|
| Konteineri ehitamine kestab > 10 minutit | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal ei ühendanud; klõpsake **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` OpenAI-lt | Vale / aegunud `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code näitab “Dev container mounting…” | Värskendage brauseri vahelehte—Codespaces kaotab vahel ühenduse |
| Notebooki kernel puudub | Notebooki menüü ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Unix-põhised süsteemid:
| Sümptom | Lahendus |
|------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
| Containeri ehitus jääb kinni > 10 min | **Codespaces ➜ „Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal ei olnud ühendatud; klõpsake **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` OpenAI poolt | Vale või aegunud `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code kuvab “Dev container mounting…” | Värskendage brauseri vahekaarti — Codespaces kaotab vahel ühenduse |
| Notebooki kernel puudub | Notebooki menüüst ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Unixipõhised süsteemid:
```bash
touch .env
@ -56,7 +57,7 @@ Teie forkis: **Code -> Codespaces -> New on main**
echo . > .env
```
3. **Muutke `.env` faili**: Avage `.env` fail tekstiredaktoris (nt VS Code, Notepad++ või mõni muu redaktor). Lisage failile järgmine rida, asendades `your_github_token_here` oma tegeliku GitHubi tokeniga:
3. **Muuda `.env` faili**: Avage `.env` fail tekstiredaktoris (nt VS Code, Notepad++ või mõni muu redaktor). Lisage faili järgmine rida, asendades `your_github_token_here` oma tegeliku GitHubi tokeniga:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
@ -64,56 +65,56 @@ Teie forkis: **Code -> Codespaces -> New on main**
4. **Salvestage fail**: Salvestage muudatused ja sulgege tekstiredaktor.
5. **Installige `python-dotenv`**: Kui te pole seda veel teinud, peate installima `python-dotenv` paketi, et laadida keskkonnamuutujad `.env` failist oma Python rakendusse. Seda saab installida `pip` abil:
5. **Installige `python-dotenv`**: Kui te pole seda veel teinud, peate paigaldama `python-dotenv` paketi, et laadida keskkonnamuutujad `.env` failist oma Pythonirakendusse. Seda saab paigaldada `pip` abil:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **Laadige keskkonnamuutujad oma Python skriptis**: Kasutage oma Python skriptis `python-dotenv` paketti, et laadida keskkonnamuutujad `.env` failist:
6. **Laadige keskkonnamuutujad oma Python skriptis**: Kasutage oma Python skriptis `python-dotenv` paketti `.env` failist keskkonnamuutujate laadimiseks:
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables from .env file
# Laadi keskkonnamuutujad .env failist
load_dotenv()
# Access the GITHUB_TOKEN variable
# Juurdepääs GITHUB_TOKEN muutujale
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
print(github_token)
```
Ja ongi kõik! Olete edukalt loonud `.env` faili, lisanud oma GitHubi tokeni ja laadinud selle oma Python rakendusse.
See ongi kõik! Olete edukalt loonud `.env` faili, lisanud oma GitHubi tokeni ja laadinud selle oma Pythonirakendusse.
## Kuidas käivitada kohalikult oma arvutis
## Kuidas käivitada kohapeal oma arvutis
Koodi kohalikuks käivitamiseks oma arvutis peate olema installinud mõne versiooni [Pythonist](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Koodi kohalikuks käivitamiseks peab arvutis olema paigaldatud mõni [Python versioon](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Seejärel peate repo kloonima:
Seejärel on vaja repositori kloonida:
```shell
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
Kui kõik on alla laaditud, saate alustada!
Kui olete kõik kontrollinud, saate alustadagi!
## Valikulised sammud
### Miniconda installimine
### Miniconda paigaldamine
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) on kerge paigaldusprogramm [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python ja mõnede pakettide installimiseks.
Conda ise on paketihaldur, mis teeb lihtsaks erinevate Python [**virtuaalsete keskkondade**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ja pakettide seadistamise ja vahetamise. Samuti on see kasulik pakettide installimiseks, mis pole saadaval `pip` kaudu.
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) on kerge paigaldaja [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Pythoni ja mõne paketi installimiseks.
Conda on pakettide haldur, mis lihtsustab erinevate Python [**virtuaalkeskkondade**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ja pakettide seadistamist ning vahetamist. See on kasulik ka selliste pakkide paigaldamiseks, mida `pip` kaudu ei leidu.
Miniconda seadistamiseks järgige [Miniconda paigaldusjuhendit](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Miniconda seadistamise juhendiga saate tutvuda siin: [MiniConda installation guide](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Kui Miniconda on paigaldatud, peate kloonima [repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (kui te pole seda veel teinud).
Miniconda paigaldamisel peate kloonima ka [repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (kui te pole veel teinud).
Seejärel peate looma virtuaalse keskkonna. Selleks kasutage Conda't ja looge uus keskkonnafail (_environment.yml_). Kui kasutate Codespaces'i, looge see `.devcontainer` kataloogi, seega `.devcontainer/environment.yml`.
Järgmisena peate looma virtuaalkeskkonna. Selleks looge Condaga uus keskkonna fail (_environment.yml_). Kui kasutate Codespaces, looge see `.devcontainer` kataloogi sisse, st `.devcontainer/environment.yml`.
Täiendage oma keskkonnafaili alloleva koodiga:
Täiendage keskkonna faili alljärgneva fragmentiga:
```yml
name: <environment-name>
@ -129,38 +130,38 @@ dependencies:
- azure-ai-ml
```
Kui teil tekib Conda kasutamisel vigu, saate Microsofti AI raamatukogud käsitsi installida, kasutades järgmist käsku terminalis.
Kui conda kasutamisel tekib vigu, võite käsitsi Microsoft AI teegid paigaldada, kasutades terminalis järgmist käsku.
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
Keskkonnafail määrab vajalikud sõltuvused. `<environment-name>` viitab nimele, mida soovite oma Conda keskkonnale anda, ja `<python-version>` on Python versioon, mida soovite kasutada, näiteks `3`, mis on Python'i uusim peamine versioon.
Keskkonna faili määrab, milliseid sõltuvusi vaja on. `<environment-name>` on nimi, mida soovite Conda keskkonnale anda, ja `<python-version>` on Python'i versioon, mida soovite kasutada, näiteks `3` tähistab Python'i uusimat põhiversiooni.
Kui see on tehtud, saate oma Conda keskkonna luua, käivitades allolevad käsud käsureal/terminalis:
Pärast seda looge Conda keskkond järgnevate terminalikäskude abil:
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer alamtee kehtib ainult Codespace'i seadete puhul
conda activate ai4beg
```
Kui teil tekib probleeme, vaadake [Conda keskkondade juhendit](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Kui ilmneb probleeme, vaadake [Conda keskkondade juhendit](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
### Visual Studio Code'i kasutamine Python'i laiendiga
### Visual Studio Code kasutamine koos Pythoni laiendiga
Soovitame selle kursuse jaoks kasutada [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) redaktorit koos [Python'i laiendiga](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst). See on siiski soovitus, mitte kohustus.
Soovitame kasutada selle kursuse puhul [Visual Studio Code'i (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) koos [Pythoni toe laiendiga](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst). See on pigem soovitus, mitte kohustus.
> **Märkus**: Kursuse repo avamisel VS Code'is on teil võimalus projekt konteineris seadistada. Seda võimaldab kursuse repo spetsiaalne [`.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) kataloog. Rohkem infot hiljem.
> **Märkus**: Avades kursuse reposi VS Codes, on teil võimalus seada projekt konteinerisse. Selle võimaldab [eriline `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) kataloog kursuse repos. Rohkem selle kohta hiljem.
> **Märkus**: Kui kloonite ja avate kataloogi VS Code'is, soovitab see automaatselt installida Python'i laiendi.
> **Märkus**: Kui kloonite ja avate kausta VS Codes, soovitab see automaatselt paigaldada Pythoni toe laiendi.
> **Märkus**: Kui VS Code soovitab teil repo konteineris uuesti avada, keelduge sellest, et kasutada kohalikult installitud Python'i versiooni.
> **Märkus**: Kui VS Code soovitab avada reposi uuesti konteineris, lükake see taotlus tagasi, et kasutada kohapeal paigaldatud Pythoni versiooni.
### Jupyteri kasutamine brauseris
Projekti kallal töötamiseks saate kasutada [Jupyter keskkonda](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) otse oma brauseris. Nii klassikaline Jupyter kui ka [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) pakuvad meeldivat arenduskeskkonda, kus on automaatne täiendamine, koodi esiletõstmine jne.
Projektiga saate töötada ka brauseris asuva [Jupyteri keskkonna](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) kaudu. Nii klassikaline Jupyter kui ka [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) pakuvad mugavat arenduskeskkonda automaatse täitmise, süntaksikohanduse jne funktsioonidega.
Jupyteri kohalikuks käivitamiseks minge terminali/käsureale, navigeerige kursuse kataloogi ja käivitage:
Jupyteri käivitamiseks kohapeal minge terminali/konsooli, navigeerige kursuse kataloogi ja käivitage:
```bash
jupyter notebook
@ -172,56 +173,60 @@ või
jupyterhub
```
See käivitab Jupyteri instantsi ja URL selle juurde pääsemiseks kuvatakse käsurea aknas.
See käivitab Jupyteri ning ligipääsu URL kuvatakse käsureal.
Kui olete URL-i avanud, peaksite nägema kursuse ülevaadet ja saama navigeerida mis tahes `*.ipynb` faili juurde. Näiteks `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
Kui URL-ile pääsete ligi, näete kursuse ülevaadet ja saate avada ükskõik millise `*.ipynb` faili, näiteks `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
### Käivitamine konteineris
Alternatiiviks kõige seadistamisele oma arvutis või Codespaces'is on kasutada [konteinerit](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Kursuse repo spetsiaalne `.devcontainer` kaust võimaldab VS Code'il projekti konteineris seadistada. Väljaspool Codespaces'i nõuab see Docker'i paigaldamist ja ausalt öeldes on see veidi keerulisem, seega soovitame seda ainult neile, kellel on kogemusi konteineritega töötamisel.
Alternatiivina arvutisse või Codespacesisse paigaldamisele saate kasutada [konteinerit](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Kursuse reposis on eriline `.devcontainer` kaust, mis võimaldab VS Codel projekti konteinerisse seadistada. väljaspool Codespacesi tuleb seejärel paigaldada Docker ning see nõuab veidi rohkem tööd, seega soovitame seda kasutada ainult kontneritega juba tuttavatele.
Üks parimaid viise oma API võtmete turvalisuse tagamiseks GitHub Codespaces'i kasutamisel on kasutada Codespace Secrets'i. Järgige [Codespaces'i salajaste võtmete haldamise juhendit](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), et sellest rohkem teada saada.
Üks parimaid viise oma API võtmete turvaliseks hoidmiseks GitHub Codespacesis on kasutada Codespaces Secrets'i. Lisateabe saamiseks järgige juhendit [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
## Õppetunnid ja tehnilised nõuded
Kursus sisaldab 6 kontseptuaalset õppetundi ja 6 koodiga seotud õppetundi.
Kursusel on 6 kontseptsioonitundi ja 6 programmeerimistundi.
Koodiga seotud õppetundide jaoks kasutame Azure OpenAI teenust. Selle koodi käivitamiseks vajate juurdepääsu Azure OpenAI teenusele ja API võtit. Juurdepääsu saamiseks saate [täita selle taotluse](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Programmeerimistundides kasutame Azure OpenAI teenust. Koodi käitamiseks vajate ligipääsu Azure OpenAI teenusele ja API võtit. Ligipääsu saamiseks saate taotluse esitada, [täites selle avalduse](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Kui teie taotlust töödeldakse, sisaldab iga koodiga seotud õppetund ka `README.md` faili, kus saate vaadata koodi ja väljundeid.
Kuni teie taotlust töödeldakse, sisaldab iga programmeerimistund ka `README.md` faili, kus saate vaadata koodi ja väljundeid.
## Azure OpenAI teenuse esmakordne kasutamine
Kui see on teie esimene kord Azure OpenAI teenusega töötada, järgige juhendit, kuidas [luua ja juurutada Azure OpenAI teenuse ressurssi.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Kui kasutate Azure OpenAI teenust esimest korda, järgige palun juhendit, kuidas [luua ja juurutada Azure OpenAI teenuse ressurss.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## OpenAI API esmakordne kasutamine
Kui see on teie esimene kord OpenAI API-ga töötada, järgige juhendit, kuidas [luua ja kasutada liidest.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Kui kasutate OpenAI API-d esimest korda, järgige juhendit, kuidas [luua ja kasutada liidest.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Kohtuge teiste õppijatega
Oleme loonud kanalid meie ametlikus [AI Community Discord serveris](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), et kohtuda teiste õppijatega. See on suurepärane viis suhelda teiste sarnaste huvidega ettevõtjate, arendajate, tudengite ja generatiivse tehisintellekti valdkonnas areneda soovivate inimestega.
Oleme loonud ametlikus [AI kogukonna Discord serveris](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) kanaleid teiste õppijate kohtumiseks. See on suurepärane võimalus suhelda teiste ettevõtlike, ehitajate, üliõpilaste ja kõigiga, kes soovivad Generative AI alal areneda.
[![Liitu Discordi kanaliga](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Liitu discord kanaliga](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Projektimeeskond on samuti sellel Discordi serveris, et aidata õppijaid.
Projektimeeskond on samuti sellel Discord serveril valmis aitama kõiki õppijaid.
## Panustamine
See kursus on avatud lähtekoodiga algatus. Kui näete parendamise võimalusi või probleeme, looge [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) või logige [GitHubi probleem](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
See kursus on avatud lähtekoodiga algatus. Kui märkate parandamist vajavaid kohti või probleeme, palun esitage [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) või logige [GitHubi probleem](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Projektimeeskond jälgib kõiki panuseid. Avatud lähtekoodiga panustamine on suurepärane viis oma karjääri edendamiseks generatiivse tehisintellekti valdkonnas.
Projektimeeskond jälgib kõiki panuseid. Avatud lähtekoodile panustamine on suurepärane võimalus oma karjääri ehitamiseks Generative AI valdkonnas.
Enamik panuseid nõuab, et nõustuksite Kaastöötaja Litsentsilepinguga (CLA), mis kinnitab, et teil on õigus ja tegelikult annate meile õiguse teie panust kasutada. Lisateabe saamiseks külastage [CLA, Kaastöötaja Litsentsilepingu veebisaiti](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Enamik panuseid nõuab, et nõustuksite Panustaja litsentsilepingu (CLA) tingimustega, mis kinnitavad, et teil on õigus ja tegelikult annate meile õigused kasutada teie panust. Lisateabe saamiseks külastage [CLA, Contributor License Agreement veebilehte](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Kui esitate pull request'i, määrab CLA-bot automaatselt, kas peate CLA-d esitama, ja lisab PR-le vastava märgise või kommentaari. Järgige lihtsalt boti antud juhiseid. Seda peate tegema ainult üks kord kõigi meie CLA-d kasutavate repode puhul.
Oluline: selle repo teksti tõlkimisel palun ärge kasutage masintõlget. Tõlkeid kontrollitakse kogukonna poolt, seega palun pakkuda tõlkeid ainult keeltes, milles olete pädev.
See projekt on vastu võtnud [Microsofti avatud lähtekoodi käitumisjuhendi](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). Lisateabe saamiseks lugege käitumisjuhendi KKK-d või võtke ühendust [Email opencode](opencode@microsoft.com), kui teil on täiendavaid küsimusi või kommentaare.
Pull requesti esitamisel tuvastab CLA-bot automaatselt, kas peate esitama CLA ja märgistab PRi vastavalt (nt silt, kommentaar). Järgige lihtsalt boti juhiseid. Seda on vaja teha vaid korra kõigis repodes, mis kasutavad meie CLA-t.
See projekt on vastu võtnud [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). Lisateabe saamiseks lugege juhiseid või võtke ühendust aadressil [Email opencode](opencode@microsoft.com) täiendavate küsimuste või kommentaaride korral.
## Alustame!
Nüüd, kui olete lõpetanud kõik vajalikud sammud selle kursuse läbimiseks, alustame [Generatiivse tehisintellekti ja LLM-ide sissejuhatusega](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Nüüd, kui olete lõpetanud selle kursuse vajalikud sammud, alustame [Sissejuhatusega generatiivse tehisintellekti ja suurtõlkimismudelite juurde](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
---
**Lahtiütlus**:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Vastutusest loobumine**:
See dokument on tõlgitud AI-tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi me püüdleme täpsuse poole, palun pidage meeles, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles loetakse autoriteetseks allikaks. Kriitilise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

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

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "pcm"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-11-12T09:03:31+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T23:08:49+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "pcm"
},

150
translations/pcm/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,48 +1,49 @@
# How to Start Dis Course
# Getting Started with this course
We dey very happy say you wan start dis course and we dey look forward to wetin you go fit create wit Generative AI!
We dey very excited for you to start dis course and see wetin go fit inspire you to build wit Generative AI!
To make sure say you go succeed, dis page go show you how to setup, wetin you need technically, and where you fit find help if you need am.
To make sure say you go succeed, dis page go outline setup steps, technical requirements, and where you fit find help if you need am.
## Steps to Setup
## Setup Steps
To start dis course, you go need complete dis steps.
To start to take dis course, you go need to complete dis following steps.
### 1. Fork Dis Repo
### 1. Fork this Repo
[Fork dis repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) go your own GitHub account so you fit change any code and complete di challenges. You fit also [star (🌟) dis repo](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) so e go dey easy to find am and other related repos.
[Fork dis entire repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) go your own GitHub account so that you fit change any code and complete the challenges. You fit also [star (🌟) dis repo](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) to find am and related repos easier.
### 2. Create Codespace
### 2. Create a codespace
To avoid wahala wit dependencies when you dey run di code, we dey recommend say make you run dis course inside [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
To avoid any wahala with dependencies when you dey run code, we recommend say you run dis course inside [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
For your fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
Inside your fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
![Dialog wey show buttons to create codespace](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialog showing buttons to create a codespace](../../../translated_images/pcm/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 Add Secret
#### 2.1 Add a secret
1. ⚙️ Gear icon -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add new secret.
1. ⚙️ Gear icon -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. Name OPENAI_API_KEY, paste your key, Save.
### 3. Wetin Next?
### 3. Wetin next?
| I wan… | Go to… |
| I want to… | Go to… |
|---------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Start Lesson 1 | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| Work offline | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| Setup LLM Provider | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Setup an LLM Provider | [`providers.md`](03-providers.md) |
| Meet other learners | [Join our Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## Troubleshooting
| Problem wey you see | Wetin you go do |
|---------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|
| Container build dey stuck > 10 min | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal no attach; click **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` from OpenAI | Wrong / expired `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code dey show “Dev container mounting…” | Refresh browser tab—Codespaces fit lose connection |
| Notebook kernel no dey | Notebook menu ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
| Symptom | Fix |
|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| Container build stuck > 10 min | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal no connect; click **+** ➜ *bash* |
| `401 Unauthorized` from OpenAI | Wrong / expired `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code shows “Dev container mounting…” | Refresh the browser tab—Codespaces sometimes loses connection |
| Notebook kernel missing | Notebook menu ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Unix-based systems:
@ -56,21 +57,21 @@ For your fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
echo . > .env
```
3. **Edit `.env` File**: Open `.env` file for text editor (e.g., VS Code, Notepad++, or any other editor). Add dis line to di file, replace `your_github_token_here` wit your real GitHub token:
3. **Edit the `.env` File**: Open the `.env` file inside any text editor (example, VS Code, Notepad++, or any other editor). Add dis line inside the file, replace `your_github_token_here` with your real GitHub token:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
```
4. **Save File**: Save di changes and close di text editor.
4. **Save the File**: Save the changes and close the text editor.
5. **Install `python-dotenv`**: If you never install am before, you go need install `python-dotenv` package to load environment variables from `.env` file go your Python app. Use `pip` to install am:
5. **Install `python-dotenv`**: If you never install am before, you go need to install the `python-dotenv` package to load environment variables from the `.env` file go your Python application. You fit install am with `pip`:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **Load Environment Variables for Your Python Script**: For your Python script, use `python-dotenv` package to load di environment variables from `.env` file:
6. **Load Environment Variables in Your Python Script**: Inside your Python script, use the `python-dotenv` package to load the environment variables from the `.env` file:
```python
from dotenv import load_dotenv
@ -85,34 +86,35 @@ For your fork: **Code -> Codespaces -> New on main**
print(github_token)
```
Na all be dat! You don create `.env` file, add your GitHub token, and load am for your Python app.
Na im be that! You don successfully create a `.env` file, add your GitHub token, and load am for your Python app.
## How to Run Locally for Your Computer
## How to Run locally on your computer
To run di code for your computer, you go need install one version of [Python](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
To run the code locally for your computer, you go need make sure say you get some version of [Python installed](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
To use di repo, you go need clone am:
To use the repository, you go need to clone am:
```shell
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
Once you don check everything out, you fit start!
After you don check everything finish, you fit start!
## Optional Steps
### Install Miniconda
### Installing Miniconda
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) na lightweight installer for [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, and some packages. Conda na package manager wey dey make am easy to setup and switch between different Python [**virtual environments**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) and packages. E dey useful for installing packages wey no dey `pip`.
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) na light installer wey you fit use install [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python, plus some packages.
Conda na package manager wey e make easy to setup and switch between different Python [**virtual environments**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) and packages. E still good for installing packages wey no dey for pip.
Follow [MiniConda installation guide](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) to setup.
You fit follow the [MiniConda installation guide](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) to set am up.
If you don install Miniconda, clone di [repo](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (if you never do am before).
After you install Miniconda, you need to clone the [repository](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) (if you never do am before)
Next, create virtual environment. Use Conda to create new environment file (_environment.yml_). If you dey use Codespaces, create am inside `.devcontainer` directory, so `.devcontainer/environment.yml`.
Next, you need to create a virtual environment. To do dis with Conda, create new environment file (_environment.yml_). If you dey use Codespaces, create dis inside the `.devcontainer` folder, meaning `.devcontainer/environment.yml`.
Add dis snippet to your environment file:
Go ahead and put dis snippet inside your environment file:
```yml
name: <environment-name>
@ -128,38 +130,38 @@ dependencies:
- azure-ai-ml
```
If you dey get errors wit conda, you fit manually install Microsoft AI Libraries wit dis command for terminal:
If you see say you dey get errors when you use conda, you fit manually install the Microsoft AI Libraries by running the command wey dey below for terminal.
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
Di environment file dey specify di dependencies wey we need. `<environment-name>` na di name wey you wan use for your Conda environment, and `<python-version>` na di Python version wey you wan use, e.g., `3` na di latest major version.
The environment file dey show the dependencies we need. `<environment-name>` na the name wey you want use for your Conda environment, and `<python-version>` na the Python version we want run, example, `3` na the latest major Python version.
After dat, create your Conda environment wit dis commands for terminal:
After dis one finish, you fit run the commands below for your command line/terminal to create your Conda environment
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path dey work only for Codespace setups
conda activate ai4beg
```
Check [Conda environments guide](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) if you get any wahala.
If you get any wahala, check the [Conda environments guide](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
### Use Visual Studio Code wit Python Extension
### Using Visual Studio Code with the Python support extension
We dey recommend [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) editor wit [Python extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) for dis course. But e no be must.
We recommend say you use the [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) editor with the [Python support extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) installed for dis course. But na just recommendation, no be strict requirement.
> **Note**: If you open di course repo for VS Code, you fit setup di project inside container because of di [special `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) folder wey dey di repo. More info dey later.
> **Note**: When you open the course repository inside VS Code, you fit choose to set up the project inside a container. Na because of the [special `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) folder wey dey inside the course repository. More about dis later.
> **Note**: Once you clone and open di directory for VS Code, e go suggest make you install Python extension.
> **Note**: When you clone and open the folder inside VS Code, e go suggest say make you install Python support extension automatically.
> **Note**: If VS Code suggest make you re-open di repo for container, no accept am so you go fit use di Python wey dey your computer.
> **Note**: If VS Code suggest say reopen the repository inside container, make you say no because you wan use the Python version wey dey your machine.
### Use Jupyter for Browser
### Using Jupyter in the Browser
You fit work on di project wit [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) for browser. Both classic Jupyter and [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) dey give better development experience wit features like auto-completion, code highlighting, etc.
You fit also work on the project inside [Jupyter environment](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) right inside your browser. Both the classic Jupyter and [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) dey give better developer experience with features like auto-completion, code highlighting, and more.
To start Jupyter locally, go terminal/command line, go di course directory, and run:
To start Jupyter locally, open your terminal/command line, go the course folder, then run:
```bash
jupyter notebook
@ -171,60 +173,60 @@ or
jupyterhub
```
Dis go start Jupyter instance and URL to access am go show for command line window.
This one go start Jupyter plus the URL where you fit open am go show for your command line window.
Once you access di URL, you go see di course outline and fit navigate to any `*.ipynb` file. Example, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
Once you open the URL, you go see the course outline and you fit enter any `*.ipynb` file. Example, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
### Run Inside Container
### Running in a container
Another way to setup everything na to use [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). Di `.devcontainer` folder for di course repo dey make am possible for VS Code to setup di project inside container. If you no dey use Codespaces, you go need install Docker, but e dey involve small work, so we dey recommend am for people wey sabi containers.
Another way to set everything up for your computer or Codespace na to use [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>). The special `.devcontainer` folder inside the course repo dey make VS Code fit setup the project inside container. Outside Codespaces, dis one need Docker installation and e get some work involved, so we recommend am mainly to people wey get experience with containers.
One better way to keep your API keys safe for GitHub Codespaces na to use Codespace Secrets. Follow [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) guide to learn more.
One of the best ways to keep your API keys safe when you dey use GitHub Codespaces na to use Codespace Secrets. Abeg follow the [Codespaces secrets management](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) guide to sabi more.
## Lessons and Technical Requirements
Dis course get 6 concept lessons and 6 coding lessons.
The course get 6 concept lessons and 6 coding lessons.
For di coding lessons, we dey use Azure OpenAI Service. You go need access to Azure OpenAI service and API key to run di code. Apply for access by [completing dis application](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
For the coding lessons, we dey use Azure OpenAI Service. You go need access to Azure OpenAI service and API key to run dis code. You fit apply for access by [completing dis application](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
While you dey wait for your application, each coding lesson get `README.md` file wey you fit use to see di code and outputs.
While you dey wait for your application to dey processed, each coding lesson get `README.md` file where you fit see the code and outputs.
## Use Azure OpenAI Service for Di First Time
## Using the Azure OpenAI Service for the first time
If na your first time to use Azure OpenAI service, follow dis guide on how to [create and deploy Azure OpenAI Service resource.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
If dis na your first time to dey work with Azure OpenAI service, abeg follow dis guide on how to [create and deploy Azure OpenAI Service resource.](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Use OpenAI API for Di First Time
## Using the OpenAI API for the first time
If na your first time to use OpenAI API, follow dis guide on how to [create and use di Interface.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
If dis na your first time to dey work with OpenAI API, abeg follow the guide on how to [create and use the Interface.](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## Meet Other Learners
We don create channels for our official [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) to meet other learners. E good to network wit other people wey dey interested for Generative AI.
We don create channels for our official [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) to meet other learners. E good way to connect with other entrepreneurs, builders, students, and anybody wey wan improve for Generative AI.
[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Di project team go dey di Discord server to help learners.
The project team go also dey inside this Discord server to help any learners.
## Contribute
Dis course na open-source project. If you see areas wey fit improve or issues, create [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) or log [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Dis course na open-source initiative. If you see areas wey fit improve or you find any issues, abeg create a [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) or log a [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Di project team go dey track all contributions. To contribute to open source na better way to build your career for Generative AI.
The project team go dey track all contributions. To contribute for open source na good way to build your career inside Generative AI.
Most contributions go need you to agree to Contributor License Agreement (CLA) wey go show say you get di right to and actually dey give us di rights to use your contribution. For details, visit [CLA, Contributor License Agreement website](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Most contributions need say you agree to Contributor License Agreement (CLA) wey go talk say you get rights and you give us rights to use your contribution. For details, visit [CLA, Contributor License Agreement website](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
Important: when you dey translate text for dis repo, make sure say you no use machine translation. We go verify translations wit di community, so only volunteer for translations for languages wey you sabi well.
Important: When you dey translate text for dis repo, abeg make sure say you no dey use machine translation. We go verify translations through the community, so abeg only volunteer to translate for languages wey you sabi well.
When you submit pull request, CLA-bot go automatically check if you need provide CLA and decorate di PR well (e.g., label, comment). Just follow di instructions wey di bot give. You go only need do dis once for all repos wey dey use our CLA.
When you submit pull request, CLA-bot go automatically check whether you need to provide CLA and go add correct decoration for PR (like label or comment). Just follow wetin the bot talk. You go only need do am once for all repos wey dey use our CLA.
Dis project don adopt [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). For more info, read Code of Conduct FAQ or contact [Email opencode](opencode@microsoft.com) if you get any extra questions or comments.
Dis project don adopt the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). For more information, read Code of Conduct FAQ or contact [Email opencode](opencode@microsoft.com) if you get any questions or comments.
## Make We Start
Now wey you don finish di steps wey you need to complete dis course, make we start by getting [introduction to Generative AI and LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
## Let's Get Started
Now wey you don complete all di steps wey you need to complete dis course, make we start by to get [introduction to Generative AI and LLMs](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Disclaimer**:
Dis dokyument don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even as we dey try make am accurate, abeg sabi say machine translation fit get mistake or no dey correct well. Di original dokyument for im native language na di main source wey you go trust. For important information, e better make professional human translation dey use. We no go fit take blame for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit happen because you use dis translation.
Dis document don translate wit AI translation service wey dem dey call [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we try make am correct, abeg sabi say automated translation fit get mistakes or no too correct. Di original document wey dem write for im own language na di correct one. If na serious information, make person wey sabi translate am human way do am. We no go responsible for any wrong understanding or confusion wey come from dis translation.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

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

@ -18,8 +18,8 @@
"language_code": "ta"
},
"00-course-setup/README.md": {
"original_hash": "578a2d20d79cbe5a33eac32d4eabb9b0",
"translation_date": "2025-10-18T02:38:45+00:00",
"original_hash": "8749a347f1cfbacbe836070025a76f7f",
"translation_date": "2026-02-06T23:07:15+00:00",
"source_file": "00-course-setup/README.md",
"language_code": "ta"
},

176
translations/ta/00-course-setup/README.md
View File

@ -1,48 +1,49 @@
# இந்த பாடத்தை தொடங்குவது
# இந்த பாடத்திட்டத்தைத் தொடங்குதல்
இந்த பாடத்தை நீங்கள் தொடங்குவதற்கு நாங்கள் மிகவும் உற்சாகமாக உள்ளோம், மேலும் Generative AI உடன் நீங்கள் உருவாக்குவதற்கு என்ன உந்துதல் பெறுகிறீர்கள் என்பதை பார்க்க விரும்புகிறோம்!
உங்களுக்கு இந்தப் பாடத்திட்டத்தைத் தொடங்குவதற்கும் உங்களுக்கு சிறந்த ஊக்கத்தை தரும் Generative AI உடன் என்ன செய்யப் போகிறீர்கள் என்பதைப் பார்க்க மிகவும் மகிழ்ச்சி!
உங்கள் வெற்றியை உறுதிப்படுத்த, இந்த பக்கம் அமைப்பு நடவடிக்கைகள், தொழில்நுட்ப தேவைகள் மற்றும் உதவி தேவைப்பட்டால் எங்கு பெறுவது என்பதை விளக்குகிறது.
உங்கள் வெற்றிக்காக, இந்தப் பக்கம் அமைப்பு படிகளை, தொழில்நுட்ப தேவைகளை, மற்றும் உதவி தேவைப்படின் எங்கே அணுகுவது என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது.
## அமைப்பு நடவடிக்கைகள்
## அமைப்பு படிகள்
இந்த பாடத்தை தொடங்க, நீங்கள் பின்வரும் நடவடிக்கைகளை முடிக்க வேண்டும்.
இந்தக் குர்ஸ் எடுக்கத் தொடங்க, கீழ்காணும் படிகளை முடிக்க வேண்டும்.
### 1. இந்த Repo ஐ Fork செய்யுங்கள்
### 1. இந்த ரெப்போவை Fork செய்க
[இந்த Repo ஐ முழுமையாக Fork செய்யுங்கள்](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) உங்கள் சொந்த GitHub கணக்கில், இதனால் நீங்கள் எந்தவொரு குறியீட்டையும் மாற்றி சவால்களை முடிக்க முடியும். மேலும் [இந்த Repo ஐ Star (🌟)](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) செய்து அதை மற்றும் தொடர்புடைய Repo களை எளிதாக கண்டுபிடிக்கலாம்.
அனைத்துக் கோடையும் மாற்றவும் சவால்கள் முடிக்கவும் உங்கள் சொந்த GitHub கணக்கிற்கு [இந்த முழு ரெப்போவை Fork செய்யவும்](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst). மேலும் இதை மற்றும் தொடர்புடைய ரெப்போக்களை எளிதாக கண்டுபிடிக்க [நட்சத்திரம் (🌟) விடவும்](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
### 2. Codespace உருவாக்குங்கள்
### 2. codespace உருவாக்கவும்
குறியீட்டை இயக்கும்போது எந்தவொரு சார்பு பிரச்சினைகளையும் தவிர்க்க, இந்த பாடத்தை [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) இல் இயக்க பரிந்துரைக்கிறோம்.
குறியீடு இயக்கும் போது எந்தவொரு சார்பு பிரச்சனையும் இருக்காமல் இருக்க [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) இல் இந்தக் குயர்ஸை இயக்க பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
உங்கள் Fork இல்: **Code -> Codespaces -> New on main**
உங்கள் fork இல்: **Code -> Codespaces -> New on main**
![Codespace உருவாக்குவதற்கான பொத்தான்கள் காட்டும் உரையாடல்](../../../00-course-setup/images/who-will-pay.webp)
![Dialog showing buttons to create a codespace](../../../translated_images/ta/who-will-pay.4c0609b1c7780f44.webp)
#### 2.1 ஒரு ரகசியத்தை சேர்க்கவும்
#### 2.1 ஒரு ரகசியம் சேர்க்கவும்
1. ⚙️ Gear ஐகான் -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. பெயர் OPENAI_API_KEY, உங்கள் கீயை ஒட்டவும், சேமிக்கவும்.
1. ⚙️ பூட்டு ஐகான் -> Command Pallete-> Codespaces : Manage user secret -> Add a new secret.
2. OPENAI_API_KEY என பெயரிடவும், உங்கள் விசையை ஒட்டவும், சேமிக்கவும்.
### 3. அடுத்தது என்ன?
### 3. அடுத்து என்ன?
| நான் செய்ய விரும்புகிறேன்... | செல்ல வேண்டிய இடம்... |
|-----------------------------|-----------------------|
| பாடம் 1 ஐ தொடங்குங்கள் | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| ஆஃப்லைனில் வேலை செய்யுங்கள் | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| ஒரு LLM வழங்குநரை அமைக்கவும் | [`providers.md`](03-providers.md) |
| மற்ற கற்றவர்களை சந்திக்கவும் | [எங்கள் Discord ஐ சேரவும்](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
| நான் ... செய்ய விரும்புகிறேன் | செல்ல... |
|-----------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| பாடம் 1 துவங்கவும் | [`01-introduction-to-genai`](../01-introduction-to-genai/README.md) |
| ஆஃப்லைனில் வேலை செய்யவும் | [`setup-local.md`](02-setup-local.md) |
| ஒரு LLM வழங்குநரை அமைக்கவும் | [`providers.md`](03-providers.md) |
| மற்ற கற்றுக்கொள்ளுபவர்களை சந்திக்கவும் | [எங்கள் Discord சேரவும்](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
## பிரச்சினைகளை சரிசெய்தல்
## சிக்கல் தீர்க்கும் வழிகள்
| அறிகுறி | தீர்வு |
|-------------------------------------------|-------|
| Container build 10 நிமிடங்களுக்கு மேல் சிக்கியது | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | Terminal இணைக்கப்படவில்லை; **+** ➜ *bash* ஐ கிளிக் செய்யவும் |
| OpenAI இல் இருந்து `401 Unauthorized` | தவறான / காலாவதியான `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code “Dev container mounting…” காட்டுகிறது | உலாவி தாவலைப் புதுப்பிக்கவும்—Codespaces சில நேரங்களில் இணைப்பை இழக்கிறது |
| Notebook kernel காணவில்லை | Notebook menu ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
| அறிகுறி | சரி செய்யும் வழி |
|-------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| Container கட்டுமானம் 10 நிமிடங்களுக்கு மேல் தாமதம் | **Codespaces ➜ “Rebuild Container”** |
| `python: command not found` | டெர்மினல் இணைக்கப்படவில்லை; **+** ஐ சொடுக்கி *bash* தேர்வு செய்க |
| OpenAI-விலிருந்து `401 Unauthorized` | தவறான அல்லது காலாவதியான `OPENAI_API_KEY` |
| VS Code “Dev container mounting…” காட்டுகிறது | இணைய உலாவி தாள் புதுப்பிக்கவும்—Codespaces நேரத்துக்கு இழப்பு ஏற்படும் நேரம் உள்ளது |
| நோட்புக் கர்னல் காணாமலிருக்கிறது | நோட்புக் மெனு ➜ **Kernel ▸ Select Kernel ▸ Python 3** |
Unix அடிப்படையிலான அமைப்புகள்:
@ -50,13 +51,13 @@
touch .env
```
Windows:
வின்டோஸ்:
```cmd
echo . > .env
```
3. **`.env` கோப்பை திருத்தவும்**: `.env` கோப்பை ஒரு உரை திருத்தியில் திறக்கவும் (எ.கா., VS Code, Notepad++ அல்லது வேறு எந்த திருத்தியும்). உங்கள் GitHub டோக்கனை மாற்றி, கீழே உள்ள வரியை கோப்பில் சேர்க்கவும்:
3. **`.env` கோப்பைத் திருத்தவும்**: `.env` கோப்பை ஏதேனும் உரை திருத்தியில் (எ.கா., VS Code, Notepad++, அல்லது மற்ற) திறந்துகொண்டு, கீழ்காணும் வரியை சேர்க்கவும், `your_github_token_here` எனும் பகுதியை உங்கள் நிஜ GitHub டோக்கனில் மாற்றவும்:
```env
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
@ -64,55 +65,56 @@
4. **கோப்பை சேமிக்கவும்**: மாற்றங்களைச் சேமித்து, உரை திருத்தியை மூடவும்.
5. **`python-dotenv` ஐ நிறுவவும்**: நீங்கள் இதுவரை நிறுவவில்லை என்றால், `.env` கோப்பிலிருந்து உங்கள் Python பயன்பாட்டில் சூழல் மாறிகளை ஏற்ற `python-dotenv` தொகுப்பை நிறுவ வேண்டும். நீங்கள் `pip` ஐப் பயன்படுத்தி அதை நிறுவலாம்:
5. **`python-dotenv` ஐ நிறுவவும்**: நீங்கள் இன்னும் நிறுவவில்லை என்றால், `.env` கோப்பிலிருந்து மாறிலி உள்ளீட்டை கொண்டுவர `python-dotenv` பேக்கேஜைப் பயன்படுத்த வேண்டும். அதை `pip` மூலம் நிறுவலாம்:
```bash
pip install python-dotenv
```
6. **உங்கள் Python ஸ்கிரிப்டில் சூழல் மாறிகளை ஏற்றவும்**: உங்கள் Python ஸ்கிரிப்டில், `.env` கோப்பிலிருந்து சூழல் மாறிகளை ஏற்ற `python-dotenv` தொகுப்பைப் பயன்படுத்தவும்:
6. **இயல்பு மாறிலிகளை உங்கள் Python ஸ்கிரிப்டில் ஏற்றவும்**: உங்கள் Python ஸ்கிரிப்டில் `.env` கோப்பிலிருந்து இயல்புகளைக் குறியிட `python-dotenv` பயன்படுத்தவும்:
```python
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables from .env file
# .env கோப்பில் இருந்து சுற்றுச்சூழல் மாறிகளை ஏற்றுக
load_dotenv()
# Access the GITHUB_TOKEN variable
# GITHUB_TOKEN மாறி அணுகுக
github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
print(github_token)
```
அதுவே! நீங்கள் வெற்றிகரமாக `.env` கோப்பை உருவாக்கி, உங்கள் GitHub டோக்கனைச் சேர்த்து, அதை உங்கள் Python பயன்பாட்டில் ஏற்றியுள்ளீர்கள்.
இது மட்டும்! நீங்கள் வெற்றிகரமாக `.env` கோப்பை உருவாக்கி, GitHub டோக்கனைச் சேர்த்து அதை Python செயலியில் ஏற்றியுள்ளீர்கள்.
## உங்கள் கணினியில் உள்ளூர் ரீதியாக இயக்குவது எப்படி
## உங்கள் கணினியில் உள்ளூராக இயக்கும் முறை
குறியீட்டை உங்கள் கணினியில் உள்ளூர் ரீதியாக இயக்க, [Python நிறுவப்பட்ட](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) சில பதிப்புகள் தேவைப்படும்.
கோடை உங்கள் கணினியில் உள்ளூர் இயக்க, உங்கள் கணினியில் ஏதேனும் Python பதிப்பு [நிறுவப்பட்டிருக்க வேண்டும்](https://www.python.org/downloads/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
பின்னர் Repo ஐ பயன்படுத்த, நீங்கள் அதை Clone செய்ய வேண்டும்:
பின்பு, ரெப்போவை பயன்படுத்த, அதை கிளோன் செய்ய தேவையானது:
```shell
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
cd generative-ai-for-beginners
```
உங்கள் எல்லாவற்றையும் சரிபார்த்த பிறகு, நீங்கள் தொடங்கலாம்!
எல்லாம் சரிபார்த்த பலகையுடன், நீங்கள் துவங்கலாம்!
## விருப்பமான நடவடிக்கைகள்
## விருப்ப படிகள்
### Miniconda ஐ நிறுவுதல்
### Miniconda நிறுவல்
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) என்பது [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python மற்றும் சில தொகுப்புகளை நிறுவ ஒரு எளிய நிறுவல் கருவியாகும். Conda என்பது ஒரு தொகுப்பு மேலாளர், இது Python [**மெய்நிகர் சூழல்களை**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) மற்றும் தொகுப்புகளை அமைக்கவும் மாறவும் எளிதாக்குகிறது. இது `pip` மூலம் கிடைக்காத தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கும் உதவுகிறது.
[Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) என்பது [Conda](https://docs.conda.io/en/latest?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), Python மற்றும் சில பேக்கேஜ்களை நிறுவ ஒரு நெகிழ்வான நிறுவி ஆகும்.
Conda என்பது பல்வேறு Python [**மெய்நிகர் சூழல்**](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) மற்றும் பேக்கேஜ்களை அமைக்க மற்றும் மாறுவதற்கு எளிதாக்கும் பேக்கேஜ் மேலாளி ஆகும். `pip` மூலம் கிடைக்காத பேக்கேஜ்களை நிறுவவும் இது உதவும்.
[MiniConda நிறுவல் வழிகாட்டி](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ பின்பற்றவும்.
நீங்கள் [MiniConda நிறுவல் வழிகாட்டி](https://docs.anaconda.com/free/miniconda/#quick-command-line-install?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) பின்பற்றி அதை அமைக்கலாம்.
Miniconda நிறுவப்பட்ட பிறகு, [Repo ஐ Clone செய்ய](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) வேண்டும் (நீங்கள் இதுவரை செய்யவில்லை என்றால்).
Miniconda நிறுவிய பிறகு, ரெப்போவை கிளோன் செய்ய வேண்டும் (இன்னும்வரவில்லை என்றால்).
அடுத்ததாக, நீங்கள் ஒரு மெய்நிகர் சூழலை உருவாக்க வேண்டும். Conda உடன் இதை செய்ய, ஒரு புதிய சூழல் கோப்பை (_environment.yml_) உருவாக்கவும். Codespaces ஐப் பயன்படுத்தி பின்பற்றினால், இதை `.devcontainer` கோப்பகத்திற்குள் உருவாக்கவும், அதாவது `.devcontainer/environment.yml`.
அடுத்து, ஒரு மெய்நிகர் சூழலை உருவாக்க வேண்டும். Conda உடன் இது செய்ய, புதிய சூழல் கோப்பை (_environment.yml_) உருவாக்குங்கள். நீங்கள் Codespaces பயன்படுத்தினால், `.devcontainer` அடைவுக்குள், அதாவது `.devcontainer/environment.yml` இல் உருவாக்கவும்.
உங்கள் சூழல் கோப்பை கீழே உள்ள குறியீட்டு துண்டுடன் நிரப்பவும்:
கீழ்க்காணும் கோப்பின் உள்ளடக்கத்தை உங்கள் சூழல் கோப்பில் சேர்க்கவும்:
```yml
name: <environment-name>
@ -128,38 +130,38 @@ dependencies:
- azure-ai-ml
```
Conda ஐப் பயன்படுத்தும்போது பிழைகள் ஏற்படுவதாக நீங்கள் கண்டால், கீழே உள்ள கட்டளையை ஒரு டெர்மினலில் பயன்படுத்தி Microsoft AI Libraries ஐ கையேடு மூலம் நிறுவலாம்.
conda பயன்படுத்தும் போது பிழைகள் வரும் எனில், கீழ்காணும் கட்டளை மூலம் Microsoft AI நூலகங்களை உள்ளகமாக நிறுவலாம்.
```
conda install -c microsoft azure-ai-ml
```
சூழல் கோப்பு நமக்கு தேவையான சார்புகளை குறிப்பிடுகிறது. `<environment-name>` என்பது உங்கள் Conda சூழலுக்கு நீங்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் பெயர் மற்றும் `<python-version>` என்பது நீங்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் Python பதிப்பு, உதாரணமாக, `3` என்பது Python இன் சமீபத்திய முக்கிய பதிப்பு.
சூழல் கோப்பு தேவையான சார்புகளை குறிப்பிடுகிறது. `<environment-name>` என்பது நீங்கள் உங்கள் Conda சூழல் பெயராக பயன்படுத்த விரும்பும் பெயர், `<python-version>` என்பது பயன்படுத்த விரும்பும் Python பதிப்பு, உதாரணமாக, `3` என்பது Python இன் தற்போதைய பெரிய பதிப்பு.
அதன் பிறகு, உங்கள் Conda சூழலை உருவாக்க கீழே உள்ள கட்டளைகளை உங்கள் கட்டளை வரி/டெர்மினலில் இயக்கலாம்.
இதற்குப் பிறகு கீழ்க்காணும் கட்டளைகளை உங்கள் கட்டளை வரி/டெர்மினலில் இயக்கு மற்றும் உங்கள் Conda சூழலை உருவாக்குங்கள்:
```bash
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer உப பாதை Codespace அமைப்புகளுக்கு மட்டுமே பொருந்தும்
conda activate ai4beg
```
எந்தவொரு பிரச்சினைகளையும் சந்தித்தால், [Conda சூழல் வழிகாட்டி](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐப் பார்க்கவும்.
எந்தவொரு சிக்கலும் ஏற்பட்டால் [Conda சூழல்கள் வழிகாட்டியை](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) பார்க்கவும்.
### Python ஆதரவு நீட்டிப்புடன் Visual Studio Code ஐ பயன்படுத்துதல்
### Python ஆதரவு விரிவாக்கத்துடன் Visual Studio Code பயன்படுத்துதல்
இந்த பாடத்திட்டத்திற்காக [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) திருத்தியை [Python ஆதரவு நீட்டிப்பு](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) நிறுவியுடன் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறோம். இது, எனினும், ஒரு பரிந்துரை மட்டுமே, கட்டாயமான தேவையாக இல்லை.
இந்தக் குர்ஸிற்காக [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஆசிரியர் மற்றும் [Python ஆதரவு விரிவாக்கம்](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) நிறுவி பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. எனினும் இதுவே கட்டாயமல்ல, பரிந்துரை மட்டுமே.
> **குறிப்பு**: VS Code இல் பாட Repo ஐ திறக்கும்போது, நீங்கள் திட்டத்தை ஒரு container இல் அமைக்க விருப்பத்தை பெறுவீர்கள். இது Repo இல் உள்ள [சிறப்பு `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) கோப்பகத்தால் சாத்தியமாகிறது. இதைப் பற்றி மேலும் பின்னர்.
> **குறிப்பு**: இந்தக் குர்ஸ் ரெப்போவை VS Code இல் திறக்கும் போது, இது ஒரு கன்டெய்னரில் திட்டத்தை அமைக்க வாய்ப்பு வழங்கும். காரணம், இந்தக் குர்ஸ் ரெப்போவில் இருக்கும் [சிறப்பு `.devcontainer`](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) அடைவு. இதைப் பற்றி பின்னர் மேலும் அறியலாம்.
> **குறிப்பு**: நீங்கள் Repo ஐ Clone செய்து VS Code இல் திறந்தவுடன், Python ஆதரவு நீட்டிப்பை நிறுவுவதற்கு அது தானாகவே பரிந்துரை செய்யும்.
> **குறிப்பு**: ரெப்போவை கிளோன் செய்து VS Code இல் திறந்தவுடன், Python ஆதரவு விரிவாக்கத்தை நிறுவ பரிந்துரைக்கும்.
> **குறிப்பு**: VS Code Repo ஐ container இல் மீண்டும் திறக்க பரிந்துரைத்தால், Python இன் உள்ளூர் நிறுவப்பட்ட பதிப்பைப் பயன்படுத்த இந்த கோரிக்கையை நிராகரிக்கவும்.
> **குறிப்பு**: VS Code ரெப்போவை மறுபடியும் கன்டெய்னரில் திறக்கச் சொல்லின், உங்கள் உள்ளூர் Python பதிப்பை பயன்படுத்த மறுக்கவும்.
### உலாவியில் Jupyter ஐ பயன்படுத்துதல்
### உலாவியில் Jupyter பயன்படுத்துதல்
நீங்கள் [Jupyter சூழல்](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ உலாவியில் நேரடியாக பயன்படுத்தி திட்டத்தில் வேலை செய்யலாம். பாரம்பரிய Jupyter மற்றும் [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஆகியவை தானியக்க நிறைவு, குறியீடு விளக்கமிடல் போன்ற அம்சங்களுடன் மிகவும் வசதியான மேம்பாட்டு சூழலை வழங்குகின்றன.
நீங்கள் [Jupyter சூழலை](https://jupyter.org?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) உங்கள் உலாவியில் நேரடியாகவும் பயன்படுத்தலாம். கிளாசிக் Jupyter மற்றும் [Jupyter Hub](https://jupyter.org/hub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) இரண்டும் ஆட்டோ-கூறுதல், குறியீடு விளக்குதல் போன்ற வசதிகள் கொண்ட சந்தோஷமான மேம்பாட்டு சூழலை வழங்குகின்றன.
Jupyter ஐ உள்ளூர் ரீதியாக தொடங்க, டெர்மினல்/கட்டளை வரிக்கு செல்லவும், பாட கோப்பகத்திற்குச் செல்லவும், மற்றும் கீழே உள்ளதை இயக்கவும்:
Jupyter ஐ உள்ளூர் துவங்க, டெர்மினல்/கட்டளை வரிக்கு சென்று, பாடத்திட்ட அடைவுக்கு செல்லவும், பின்வரும் கட்டளையை இயக்கவும்:
```bash
jupyter notebook
@ -171,56 +173,60 @@ jupyter notebook
jupyterhub
```
இது Jupyter ஐ தொடங்கும் மற்றும் அதை அணுக URL கட்டளை வரி சாளரத்தில் காட்டப்படும்.
இதனால் Jupyter தொடங்கும், அணுக URL கட்டளை வரியில் காட்டப்படும்.
URL ஐ அணுகியவுடன், நீங்கள் பாடத்தின் சுருக்கத்தை காணலாம் மற்றும் எந்த `*.ipynb` கோப்பிற்கும் செல்ல முடியும். உதாரணமாக, `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
URL-ஐ அணுகியவுடன் பாடக்குறிப்பை காணலாம், எந்த `*.ipynb` கோப்புகளையும் திறக்கலாம். உதா., `08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb`.
### ஒரு container இல் இயக்குதல்
### கன்டெய்னரில் இயக்குதல்
உங்கள் கணினியில் அல்லது Codespace இல் அனைத்தையும் அமைப்பதற்கான மாற்றாக, [container](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) ஐ பயன்படுத்தலாம். Repo இல் உள்ள சிறப்பு `.devcontainer` கோப்பகம் VS Code இல் திட்டத்தை ஒரு container இல் அமைக்க சாத்தியமாக்குகிறது. Codespaces க்கு வெளியே, இது Docker ஐ நிறுவ வேண்டும், மேலும் இது சிறிது வேலை சிக்கலாக இருக்கும், எனவே containers உடன் வேலை செய்யும் அனுபவம் உள்ளவர்களுக்கு மட்டுமே இதை பரிந்துரைக்கிறோம்.
உங்கள் கணினி அல்லது Codespace இல் அனைத்தையும் அமைக்கும் மாற்றாக [கன்டெய்னர்](../../../00-course-setup/<https:/en.wikipedia.org/wiki/Containerization_(computing)?WT.mc_id=academic-105485-koreyst>) பயன்படுத்தலாம். குர்ஸ் ரெப்போவில் உள்ள சிறப்பு `.devcontainer` அடைவால் VS Code இணைக்கப்பட்ட கணினியில் திட்டத்தை கன்டெய்னரில் அமைக்க முடியும். Codespaces வெளியிலும் இதற்கு Docker நிறுவல் தேவை, மேலும் கொஞ்சம் சிரமம் இருக்கும். எனவே கன்டெய்னர்களோடு அனுபவமுள்ளவர்களுக்கு மட்டுமே இதனை பரிந்துரைக்கிறோம்.
GitHub Codespaces ஐப் பயன்படுத்தும்போது உங்கள் API கீகளை பாதுகாப்பாக வைத்திருக்க சிறந்த வழிகளில் ஒன்றாக Codespace Secrets ஐ பயன்படுத்துவது ஆகும். [Codespaces ரகசிய மேலாண்மை](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) வழிகாட்டியைப் பின்பற்றவும்.
GitHub Codespaces பயன்படுத்தும் போது உங்கள் API விசைகளை பாதுகாப்பாக வைக்க சிறந்த வழிகளில் ஒன்று Codespace ரகசியங்கள் ஆகும். இதைப் பற்றி அறிய [Codespaces ரகசிய மேலாண்மை](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) வழிகாட்டியைப் பின்பற்றவும்.
## பாடங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப தேவைகள்
இந்த பாடத்திட்டத்தில் 6 கருத்து பாடங்கள் மற்றும் 6 குறியீட்டு பாடங்கள் உள்ளன.
இந்தக் குர்ஸ் 6 கருத்து பாடங்களையும் 6 குறியீடு பாடங்களையும் கொண்டது.
குறியீட்டு பாடங்களுக்கு, நாங்கள் Azure OpenAI Service ஐ பயன்படுத்துகிறோம். இந்த குறியீட்டை இயக்க, Azure OpenAI சேவைக்கு அணுகல் மற்றும் API கீ தேவைப்படும். [இந்த விண்ணப்பத்தை](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) முடித்து அணுகலைப் பெற விண்ணப்பிக்கலாம்.
குறியீடு பாடங்களுக்கு, Azure OpenAI சேவையை பயன்படுத்துகிறோம். இந்தக் குறியீடுகளை இயக்க Azure OpenAI சேவைக்கும் API விசைகளுக்கும் அணுகல் வேண்டும். [இந்த விண்ணப்பத்தை பூர்த்தி செய்து](https://azure.microsoft.com/products/ai-services/openai-service?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) அணுகலைக் கேட்கலாம்.
உங்கள் விண்ணப்பம் செயல்படுத்தப்படுவதற்காக காத்திருக்கும் போது, ஒவ்வொரு குறியீட்டு பாடத்திலும் `README.md` கோப்பு அடங்கும், இதில் நீங்கள் குறியீடு மற்றும் வெளியீடுகளை காணலாம்.
உங்கள் விண்ணப்பம் பரிசீலிக்கப்படுவதை காத்திருக்கையில், ஒவ்வொரு குறியீடு பாடத்துடனும் `README.md` கோப்பில் குறியீடு மற்றும் விளைவுகளைப் பார்க்கலாம்.
## Azure OpenAI சேவையை முதன்முதலாக பயன்படுத்துதல்
## முதன்முறையாக Azure OpenAI சேவையை பயன்படுத்துதல்
இது உங்கள் முதல் முறை Azure OpenAI சேவையுடன் வேலை செய்யும் போது, [Azure OpenAI சேவையின் resource ஐ உருவாக்கி, deploy செய்யும்](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) வழிகாட்டியைப் பின்பற்றவும்.
Azure OpenAI சேவைக்கான முதன்முறை பயன்பாட்டிற்கு, [Azure OpenAI சேவை வளத்தை உருவாக்கி உடனடி எப்படி பயன்படுத்துவது](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) என்பதைப் படியுங்கள்.
## OpenAI API ஐ முதன்முதலாக பயன்படுத்துதல்
## முதன்முறையாக OpenAI API ஐ பயன்படுத்துதல்
இது உங்கள் முதல் முறை OpenAI API உடன் வேலை செய்யும் போது, [Interface ஐ உருவாக்கி பயன்படுத்த](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) வழிகாட்டியைப் பின்பற்றவும்.
OpenAI API முதன் முறையாகப் பயன்படுத்தினால், [இணைப்பை உருவாக்கி பயன்படுத்துவது](https://platform.openai.com/docs/quickstart?context=pythont&WT.mc_id=academic-105485-koreyst) குறித்த வழிகாட்டியைப் பின்பற்றவும்.
## மற்ற கற்றவர்களை சந்திக்கவும்
## மற்ற கற்றுக்கொள்ளுபவர்களை சந்திக்கவும்
எங்கள் அதிகாரப்பூர்வ [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) இல் மற்ற கற்றவர்களை சந்திக்க சேனல்கள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இது Generative AI இல் மேம்பட விரும்பும் மற்ற தொழில்முனைவோர், கட்டுமானர்கள், மாணவர்கள் மற்றும் யாருடன் நெட்வொர்க் செய்ய வேண்டும் என்று நினைக்கும் அனைவருக்கும் ஒரு சிறந்த வழியாகும்.
நாங்கள் அதிகாரப்பூர்வ [AI Community Discord சேவையகத்தில்](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) மற்ற கற்றுக்கொள்ளுபவர்களை சந்திக்க சந்தைப்படைகள் அமைத்துள்ளோம். இது போன்ற மனப்பான்மையுடைய புதிய தொழிலதிபர்கள், கட்டுநர்கள், மாணவர்கள் மற்றும் Generative AI இல் முன்னேற விரும்புவோருடன் இணைப்பு கொள்ள சிறந்த வாய்ப்பு.
[![Discord சேனலைச் சேரவும்](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
கற்றவர்களுக்கு உதவ திட்ட குழுவும் இந்த Discord server இல் இருக்கும்.
திட்டக் குழுவும் இந்த Discord சேவையகத்தில் கற்றுக்கொள்ளுபவர்களுக்கு உதவ இருப்பார்கள்.
## பங்களிக்கவும்
இந்த பாடத்திட்டம் ஒரு திறந்த மூல முயற்சியாகும். மேம்படுத்த வேண்டிய பகுதிகள் அல்லது பிரச்சினைகள் உள்ளன என்று நீங்கள் நினைத்தால், [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ உருவாக்கவும் அல்லது [GitHub issue](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ பதிவு செய்யவும்.
இந்தக் குர்ஸ் ஒரு திறந்த மூல முயற்சி. மேம்பாடு தெரிவுகள் அல்லது பிரச்சனைகள் இருப்பின், தயவுசெய்து [Pull Request உருவாக்கவும்](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) அல்லது [GitHub பிரச்சனை பதிவுசெய்க](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
திட்ட குழு அனைத்து பங்களிப்புகளையும் கண்காணிக்கும். திறந்த மூலத்திற்கு பங்களிப்பது Generative AI இல் உங்கள் தொழில்முனைவுத் திறனை உருவாக்க ஒரு அற்புதமான வழியாகும்.
திட்டக் குழு அனைத்து பங்களிப்புக்களையும் கண்காணிக்கும். திறந்த மூலத்தில் பங்களிப்பது Generative AI இல் உங்கள் தொழிலை கட்டியெழுப்ப ஒரு அரிய வழி.
பெரும்பாலான பங்களிப்புகள் Contributor License Agreement (CLA) ஐ ஒப்புக்கொள்வதற்கு உங்களை ஒப்புக்கொள்கின்றன, இது உங்களுக்கு உரிமை உள்ளது மற்றும் உண்மையில் உங்கள் பங்களிப்பைப் பயன்படுத்த எங்களுக்கு உரிமைகளை வழங்குகிறது என்பதை அறிவிக்கிறது. மேலும் விவரங்களுக்கு [CLA, Contributor License Agreement website](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ பார்வையிடவும்.
பல பங்களிப்புகள் உங்கள் உரிமையை உறுதிப்படுத்தும் Contributors License Agreement (CLA) ஒப்புதலுக்கு உட்பட்டவை. விரிவாக அறிய [CLA, Contributor License Agreement இணையதளம்](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) பார்வையிடவும்.
ஒரு pull request ஐ சமர்ப்பிக்கும்போது, CLA-bot தானாகவே நீங்கள் CLA ஐ வழங்க வேண்டியதா என்பதைத் தீர்மானித்து PR ஐ சரியாக அலங்கரிக்கும் (எ.கா., லேபிள், கருத்து). Bot வழங்கிய வழிகாட்டுதல்களைப் பின்பற்றவும். எங்கள் CLA ஐப் பயன்படுத்தும் அனைத்து Repo களிலும் நீங்கள் இதை ஒருமுறை மட்டுமே செய்ய வேண்டும்.
முக்கியம்: இந்த ரெப்போவில் உரையை மொழிமாற்றம் செய்யும் போது இயந்திர மொழிபெயர்ப்புகளை பயன்படுத்த வேண்டாம். மொழிபெயர்ப்புகள் சமூகத்துடன் சரிபார்க்கப்படும், எனவே நீங்கள் நன்கு தெரிந்த மொழிகளில் மட்டுமே மொழிபெயர்ப்பு செய்வதற்கு முன்வரவும்.
இந்த திட்டம் [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ ஏற்றுக்கொண்டது. மேலும் தகவலுக்கு Code of Conduct FAQ ஐ படிக்கவும் அல்லது [Email opencode](opencode@microsoft.com) ஐ தொடர்பு கொள்ளவும்.
நீங்கள் ஒரு புல் ரெக்வஸ்ட் சமர்ப்பிக்கும்போது, CLA-bot தானாகவே நீங்கள் CLA வழங்க வேண்டுமா என்பதை நிர்ணயம் செய்து புல் ரெக்வஸ்ட்-ஐ சரியான வகையில் அடையாளம் காணச் சுட்டும் (எ.கா. லேபிள், கருத்து). அன்றாடப் படி bot தரும் செயற்கை நடத்தைகளை பின்பற்றவும். இது அனைத்து ரெப்போகளிலும் ஒருமுறை மட்டுமே செய்யவேண்டும்.
## தொடங்குவோம்
இப்போது நீங்கள் இந்த பாடத்தை முடிக்க தேவையான படிகளை முடித்துள்ளீர்கள், ஜெனரேட்டிவ் AI மற்றும் LLMகளின் [அறிமுகத்தைப் பெறுவதன் மூலம்](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) தொடங்கலாம்.
இந்தத் திட்டம் [Microsoft திறந்த மூல நடத்தை அட்டவணை](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ஐ ஏற்றுக்கொண்டுள்ளது. மேலதிக விவரங்களுக்கு நடத்தை அட்டவணை FAQ-ஐ படியுங்கள் அல்லது [Email opencode](opencode@microsoft.com) என்ற முகவரிக்கு தொடர்பு கொள்ளவும்.
## வாருங்கள், தொடங்குவோம்!
இந்த பாடத்தை நிறைவு செய்ய தேவையான படிகளை நீங்கள் முடித்துவிட்டீர்கள், தற்போது நாம் ஒரு [உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் LLM களின் அறிமுகத்துடன்](../01-introduction-to-genai/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) தொடங்குவோம்.
---
**குறிப்பு**:
இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவை [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சிக்கிறோம், ஆனால் தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ளவும். அதன் தாய்மொழியில் உள்ள மூல ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்கள் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கு நாங்கள் பொறுப்பல்ல.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**அறிவிப்பு**:
இந்த ஆவணம் [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) என்ற செயற்கை நுண்ணறிவு மொழிபெயர்ப்பு சேவையின் உதவியால் மொழியாக்கம் செய்யப்பட்டதாகும். நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயலினாலும், தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து மனதில் கொள்க. அசல் ஆவணம் அதன் சொந்த மொழியில் அதிகாரபூர்வமான ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கிய தகவல்களுக்கு, நிபுணத்துவமிக்க மனித மொழிபெயர்ப்பை பரிந்துரைக்கிறோம். இந்த மொழிபெயர்ப்பின் பயன்பாட்டால் ஏற்படும் எந்த தவிர்க்கப்பட முடியாத புரிதல் நிலைகள் அல்லது தவறான புரிதல்களுக்கு நாங்கள் பொறுப்பில்லை.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->