generative-ai-for-beginners/translations/he/00-course-setup/02-setup-local.md

התקנה מקומית 🖥️

השתמש במדריך זה אם אתה מעדיף להריץ הכל במחשב הנייד שלך.
יש לך שתי דרכים: (A) פייתון מקומי + virtual-env או (B) מיכל פיתוח VS Code עם Docker.
בחר את מה שנראה לך קל יותר—שניהם מובילים לאותן השיעורים.

1. דרישות מוקדמות

כלי	גרסה / הערות
Python	3.10 + (הורד מ- https://python.org)
Git	העדכנית ביותר (מגיעה עם Xcode / Git ל-Windows / מנהל החבילות של לינוקס)
VS Code	אופציונלי אך מומלץ https://code.visualstudio.com
Docker Desktop	רק לאופציה B. התקנה חינמית: https://docs.docker.com/desktop/

💡 טיפ – אמת את הכלים בטרמינל:
python --version, git --version, docker --version, code --version

2. אופציה A – פייתון מקומי (המהירה ביותר)

שלב 1 שכפל את המאגר הזה

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

שלב 2 צור והפעל סביבה וירטואלית

python -m venv .venv          # ליצור אחד
source .venv/bin/activate     # macOS / לינוקס
.\.venv\Scripts\activate      # Windows PowerShell

✅ השורת פקודה צריכה להתחיל כעת ב-(.venv)—זה אומר שאתה בתוך הסביבה.

שלב 3 התקן תלותים

pip install -r requirements.txt

דלג לסעיף 3 על מפתחות API

2. אופציה B – מיכל פיתוח VS Code (Docker)

הגדרנו את המאגר והקורס הזה עם מיכל פיתוח שיש לו סביבת ריצה אוניברסלית התומכת בפיתוח Python3, .NET, Node.js ו-Java. ההגדרות הרלוונטיות מוגדרות בקובץ devcontainer.json שנמצא בתיקיית .devcontainer/ בשורש המאגר הזה.

למה לבחור בזה?
סביבה זהה ל-Codespaces; ללא סטייה בתלויות.

שלב 0 התקן את התוספים

Docker Desktop – אמת ש-docker --version עובד.
תוסף VS Code Remote – Containers (מזהה: ms-vscode-remote.remote-containers).

שלב 1 פתח את המאגר ב-VS Code

קובץ ▸ פתח תיקייה… → generative-ai-for-beginners

VS Code מזהה את .devcontainer/ ומציג הודעה.

שלב 2 פתח מחדש במיכל

לחץ על "Reopen in Container". Docker בונה את התמונה (כ-3 דקות בפעם הראשונה).
כשהטרמינל מופיע, אתה בתוך המיכל.

2. אופציה C – Miniconda

Miniconda הוא מתקין קל משקל להתקנת Conda, פייתון, וכמה חבילות.
Conda עצמה היא מנהל חבילות, שמקל על יצירה והחלפה בין סביבות וירטואליות שונות של פייתון וחבילות. היא גם שימושית להתקנת חבילות שאינן זמינות דרך pip.

שלב 0 התקן את Miniconda

עקוב אחרי מדריך ההתקנה של MiniConda כדי להגדיר אותה.

conda --version

שלב 1 צור סביבה וירטואלית

צור קובץ סביבה חדש (environment.yml). אם אתה עובד עם Codespaces, צור אותו בתוך תיקיית .devcontainer, כלומר .devcontainer/environment.yml.

שלב 2 מלא את קובץ הסביבה שלך

הוסף את הקטע הבא ל-environment.yml

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

שלב 3 צור את סביבת Conda שלך

הרץ את הפקודות הבאות בשורת הפקודה/טרמינל שלך

conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer הנתיב המשני חל רק על הגדרות Codespace
conda activate ai4beg

עיין ב-מדריך סביבות Conda אם נתקלת בבעיות.

2 אופציה D – Jupyter קלאסי / Jupyter Lab (בדפדפן שלך)

למי זה מתאים?
לכל מי שאוהב את הממשק הקלאסי של Jupyter או רוצה להריץ מחברות ללא VS Code.

שלב 1 ודא ש-Jupyter מותקן

כדי להפעיל Jupyter מקומית, עבור לטרמינל/שורת הפקודה, נווט לתיקיית הקורס, והריץ:

jupyter notebook

או

jupyterhub

זה יפעיל מופע Jupyter וכתובת ה-URL לגישה אליו תוצג בחלון שורת הפקודה.

כשתיגש לכתובת ה-URL, תראה את מתווה הקורס ותוכל לנווט לכל קובץ *.ipynb. לדוגמה, 08-building-search-applications/python/oai-solution.ipynb.

3. הוסף את מפתחות ה-API שלך

שמירה על מפתחות ה-API שלך בטוחים היא חשובה בעת בניית כל סוג של אפליקציה. אנו ממליצים לא לאחסן מפתחות API ישירות בקוד שלך. העלאת פרטים אלה למאגר ציבורי עלולה לגרום לבעיות אבטחה ואפילו לעלויות לא רצויות אם ישתמש בהם גורם זדוני.
הנה מדריך שלב-אחר-שלב כיצד ליצור קובץ .env לפייתון ולהוסיף את GITHUB_TOKEN:

1. נווט לתיקיית הפרויקט שלך: פתח את הטרמינל או שורת הפקודה ונווט לשורש תיקיית הפרויקט שבו תרצה ליצור את קובץ ה-.env.

   cd path/to/your/project
   

2. צור את קובץ .env: השתמש בעורך הטקסט המועדף עליך כדי ליצור קובץ חדש בשם .env. אם אתה משתמש בשורת הפקודה, תוכל להשתמש ב-touch (במערכות מבוססות יוניקס) או ב-echo (ב-Windows):

   מערכות מבוססות יוניקס:

   touch .env
   

   Windows:

   echo . > .env
   

3. ערוך את קובץ .env: פתח את קובץ ה-.env בעורך טקסט (למשל VS Code, Notepad++ או כל עורך אחר). הוסף את השורה הבאה לקובץ, כשהחלף את your_github_token_here בטוקן GitHub האמיתי שלך:

   GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
   

4. שמור את הקובץ: שמור את השינויים וסגור את עורך הטקסט.

5. התקן את python-dotenv: אם עדיין לא התקנת, תצטרך להתקין את חבילת python-dotenv כדי לטעון משתני סביבה מקובץ .env לאפליקציית הפייתון שלך. ניתן להתקין באמצעות pip:

   pip install python-dotenv
   

6. טען משתני סביבה בסקריפט הפייתון שלך: בסקריפט הפייתון שלך, השתמש בחבילת python-dotenv כדי לטעון את משתני הסביבה מקובץ .env:

   from dotenv import load_dotenv
   import os
   
   # טען משתני סביבה מקובץ .env
   load_dotenv()
   
   # גש למשתנה GITHUB_TOKEN
   github_token = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
   
   print(github_token)
   

זהו! יצרת בהצלחה קובץ .env, הוספת את טוקן GitHub שלך וטעונת אותו לאפליקציית הפייתון שלך.

🔐 לעולם אל תבצע commit ל-.env—הוא כבר נמצא ב-.gitignore.
הוראות מלאות לספקים נמצאות ב-providers.md.

4. מה הלאה?

אני רוצה…	עבור אל…
להתחיל בשיעור 1	01-introduction-to-genai
להגדיר ספק LLM	providers.md
לפגוש לומדים אחרים	הצטרף ל-Discord שלנו

5. פתרון תקלות

תסמין	תיקון
python not found	הוסף את Python ל-PATH או פתח מחדש את הטרמינל לאחר ההתקנה
pip לא מצליח לבנות גלגלים (Windows)	הרץ pip install --upgrade pip setuptools wheel ואז נסה שוב.
ModuleNotFoundError: dotenv	הרץ pip install -r requirements.txt (הסביבה לא הותקנה).
Docker build נכשל No space left	Docker Desktop ▸ Settings ▸ Resources → הגדל את גודל הדיסק.
VS Code ממשיך להציע לפתוח מחדש	ייתכן ששתי האופציות פעילות; בחר אחת (venv או container)
שגיאות OpenAI 401 / 429	בדוק את ערך OPENAI_API_KEY / מגבלות קצב הבקשות.
שגיאות בשימוש ב-Conda	התקן ספריות AI של Microsoft באמצעות conda install -c microsoft azure-ai-ml

---

כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון כי תרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפת המקור שלו נחשב למקור הסמכותי. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. אנו לא נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.