ai-agents-for-beginners

Kursų nustatymai

Įvadas

Šioje pamokoje aptarsime, kaip paleisti šio kurso kodų pavyzdžius.

Prisijunkite prie kitų mokinių ir gaukite pagalbos

Prieš pradėdami klonuoti savo saugyklą, prisijunkite prie AI Agents For Beginners Discord kanalo, kad gautumėte pagalbos dėl nustatymų, atsakymus į klausimus apie kursą arba galėtumėte susisiekti su kitais mokiniais.

Klonuokite arba šakokite šią saugyklą

Norėdami pradėti, prašome klonuoti arba šakoti GitHub saugyklą. Tai leis jums turėti savo kurso medžiagos versiją, kad galėtumėte paleisti, testuoti ir koreguoti kodą!

Tai galite padaryti paspaudę nuorodą šakoti saugyklą

Dabar turėtumėte turėti savo šakotą šio kurso versiją šioje nuorodoje:

Paviršutiniškas klonavimas (rekomenduojama dirbtuvėms / Codespaces)

Visa saugykla gali būti didelė (~3 GB), kai atsisiunčiate visą istoriją ir visus failus. Jei dalyvaujate tik dirbtuvėse arba jums reikia tik kelių pamokų aplankų, paviršutiniškas klonavimas (arba dalinis klonavimas) leidžia išvengti didžiosios dalies atsisiuntimo, sutrumpinant istoriją ir/arba praleidžiant failus.

Greitas paviršutiniškas klonavimas — minimalus istorijos kiekis, visi failai

Pakeiskite <your-username> žemiau pateiktuose komandose savo šakos URL (arba pirminį URL, jei pageidaujate).

Norėdami klonuoti tik naujausią istoriją (mažas atsisiuntimas):

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Norėdami klonuoti konkrečią šaką:

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Dalinis (sparse) klonavimas — minimalūs failai + tik pasirinkti aplankai

Tai naudoja dalinį klonavimą ir sparse-checkout (reikalinga Git 2.25+ ir rekomenduojama moderni Git versija su dalinio klonavimo palaikymu):

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Pereikite į saugyklos aplanką:

Bash:

cd ai-agents-for-beginners

Powershell:

Set-Location ai-agents-for-beginners

Tada nurodykite, kuriuos aplankus norite (pavyzdys žemiau rodo du aplankus):

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

Po klonavimo ir failų patikrinimo, jei jums reikia tik failų ir norite atlaisvinti vietos (be git istorijos), prašome ištrinti saugyklos metaduomenis (💀negrįžtama — prarasite visas Git funkcijas: jokių commit’ų, pull’ų, push’ų ar istorijos prieigos).

Linux/macOS:

rm -rf .git

Windows:

Remove-Item -Recurse -Force .git

Naudojant GitHub Codespaces (rekomenduojama išvengti didelių vietinių atsisiuntimų)

• Sukurkite naują Codespace šiai saugyklai per GitHub UI.

• Naujoje Codespace terminale paleiskite vieną iš paviršutiniško/dalinio klonavimo komandų, kad įtrauktumėte tik reikalingus pamokų aplankus į Codespace darbo aplinką.
• Pasirinktinai: po klonavimo Codespaces viduje, pašalinkite .git, kad atgautumėte papildomą vietą (žr. pašalinimo komandas aukščiau).
• Pastaba: Jei pageidaujate atidaryti saugyklą tiesiogiai Codespaces (be papildomo klonavimo), atkreipkite dėmesį, kad Codespaces sukurs devcontainer aplinką ir vis tiek gali paruošti daugiau nei jums reikia. Klonuojant paviršutinišką kopiją šviežioje Codespace suteikiama daugiau kontrolės disko naudojimui.

Patarimai

• Visada pakeiskite klonavimo URL savo šaka, jei norite redaguoti/commit’inti.
• Jei vėliau jums reikia daugiau istorijos ar failų, galite juos gauti arba koreguoti sparse-checkout, kad įtrauktumėte papildomus aplankus.

Kodo paleidimas

Šis kursas siūlo seriją Jupyter Notebooks, kuriuos galite paleisti, kad praktiškai išmoktumėte kurti AI agentus.

Kodo pavyzdžiai naudoja:

Reikalinga GitHub paskyra - nemokama:

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Pažymėta kaip (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Pažymėta kaip (autogen.ipynb)

Reikalinga Azure prenumerata: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Pažymėta kaip (azureaiagent.ipynb)

Rekomenduojame išbandyti visus tris pavyzdžių tipus, kad sužinotumėte, kuris jums geriausiai tinka.

Kuris variantas pasirinksite, nulems, kokius nustatymų veiksmus turėsite atlikti toliau:

Reikalavimai

• Python 3.12+

  • PASTABA: Jei neturite įdiegto Python3.12, įsitikinkite, kad jį įdiegėte. Tada sukurkite savo venv naudodami python3.12, kad užtikrintumėte, jog iš requirements.txt failo bus įdiegtos tinkamos versijos.

    Pavyzdys

    Sukurkite Python venv aplanką:

    python3 -m venv venv
    

    Tada aktyvuokite venv aplinką:

    macOS ir Linux

    source venv/bin/activate
    

    Windows

    venv\Scripts\activate
    

• GitHub paskyra - prieiga prie GitHub Models Marketplace
• Azure prenumerata - prieiga prie Azure AI Foundry
• Azure AI Foundry paskyra - prieiga prie Azure AI Agent Service

Šios saugyklos šaknyje įtraukėme requirements.txt failą, kuriame yra visi reikalingi Python paketai, kad galėtumėte paleisti kodo pavyzdžius.

Juos galite įdiegti paleisdami šią komandą savo terminale saugyklos šaknyje:

pip install -r requirements.txt

Rekomenduojame sukurti Python virtualią aplinką, kad išvengtumėte konfliktų ir problemų.

VSCode nustatymas

Įsitikinkite, kad naudojate tinkamą Python versiją VSCode.

Pavyzdžių nustatymas naudojant GitHub modelius

1 žingsnis: Gaukite savo GitHub asmeninį prieigos raktą (PAT)

Šis kursas naudoja GitHub Models Marketplace, kuris suteikia nemokamą prieigą prie didelių kalbos modelių (LLMs), kuriuos naudosite kurdami AI agentus.

Norėdami naudoti GitHub modelius, turėsite sukurti GitHub asmeninį prieigos raktą.

Tai galite padaryti apsilankę savo Asmeninių prieigos raktų nustatymuose savo GitHub paskyroje.

Prašome laikytis Minimalios privilegijos principo kurdami savo raktą. Tai reiškia, kad turėtumėte suteikti raktui tik tas teises, kurios būtinos šio kurso kodo pavyzdžiams paleisti.

1. Pasirinkite Fine-grained tokens parinktį kairėje ekrano pusėje, pereidami į Developer settings

   Tada pasirinkite Generate new token.

   

2. Įveskite aprašomąjį pavadinimą savo raktui, kuris atspindėtų jo paskirtį, kad vėliau būtų lengva jį atpažinti.

   🔐 Rekomendacija dėl rakto galiojimo trukmės

   Rekomenduojama trukmė: 30 dienų Dėl didesnio saugumo galite pasirinkti trumpesnį laikotarpį, pavyzdžiui, 7 dienas 🛡️ Tai puikus būdas nustatyti asmeninį tikslą ir baigti kursą, kol jūsų mokymosi tempas yra aukštas 🚀.

   

3. Apribokite rakto taikymo sritį savo šakai šioje saugykloje.

   

4. Apribokite rakto teises: Skiltyje Permissions spustelėkite Account skirtuką ir spustelėkite mygtuką “+ Add permissions”. Atsiras išskleidžiamasis meniu. Prašome ieškoti Models ir pažymėti langelį.

5. Patikrinkite reikalingas teises prieš generuodami raktą.

6. Prieš generuodami raktą, įsitikinkite, kad esate pasiruošę saugiai jį išsaugoti, pavyzdžiui, slaptažodžių valdymo saugykloje, nes jis nebus rodomas dar kartą po sukūrimo.

Nukopijuokite naują raktą, kurį ką tik sukūrėte. Dabar pridėsite jį į savo .env failą, įtrauktą į šį kursą.

2 žingsnis: Sukurkite savo .env failą

Norėdami sukurti savo .env failą, paleiskite šią komandą savo terminale.

cp .env.example .env

Tai nukopijuos pavyzdinį failą ir sukurs .env jūsų kataloge, kur užpildysite aplinkos kintamųjų reikšmes.

Nukopijavę savo raktą, atidarykite .env failą savo mėgstamiausiame teksto redaktoriuje ir įklijuokite savo raktą į GITHUB_TOKEN lauką.

Dabar turėtumėte galėti paleisti šio kurso kodo pavyzdžius.

Pavyzdžių nustatymas naudojant Azure AI Foundry ir Azure AI Agent Service

1 žingsnis: Gaukite savo Azure projekto galutinį tašką

Sekite žingsnius, kaip sukurti mazgą ir projektą Azure AI Foundry, pateiktus čia: Mazgų resursų apžvalga

Kai sukursite savo projektą, turėsite gauti savo projekto prisijungimo eilutę.

Tai galite padaryti apsilankę savo projekto Overview puslapyje Azure AI Foundry portale.

2 žingsnis: Sukurkite savo .env failą

Norėdami sukurti savo .env failą, paleiskite šią komandą savo terminale.

cp .env.example .env

Tai nukopijuos pavyzdinį failą ir sukurs .env jūsų kataloge, kur užpildysite aplinkos kintamųjų reikšmes.

Nukopijavę savo raktą, atidarykite .env failą savo mėgstamiausiame teksto redaktoriuje ir įklijuokite savo raktą į PROJECT_ENDPOINT lauką.

3 žingsnis: Prisijunkite prie Azure

Kaip saugumo geros praktikos dalį, naudosime autentifikaciją be rakto, kad prisijungtume prie Azure OpenAI su Microsoft Entra ID.

Tada atidarykite terminalą ir paleiskite az login --use-device-code, kad prisijungtumėte prie savo Azure paskyros.

Kai prisijungsite, terminale pasirinkite savo prenumeratą.

Papildomi aplinkos kintamieji - Azure Search ir Azure OpenAI

Agentic RAG pamokai - 5 pamokai - yra pavyzdžių, kurie naudoja Azure Search ir Azure OpenAI.

Jei norite paleisti šiuos pavyzdžius, turėsite pridėti šiuos aplinkos kintamuosius į savo .env failą:

Apžvalgos puslapis (Projektas)

• AZURE_SUBSCRIPTION_ID - Patikrinkite Projekto detales Apžvalgos puslapyje savo projekte.

• AZURE_AI_PROJECT_NAME - Pažvelkite į savo projekto Apžvalgos puslapio viršų.

• AZURE_OPENAI_SERVICE - Raskite tai Included capabilities skirtuke Azure OpenAI Service Apžvalgos puslapyje.

Valdymo centras

• AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - Eikite į Projekto savybes Apžvalgos puslapyje Valdymo centre.

• GLOBAL_LLM_SERVICE - Skiltyje Connected resources raskite Azure AI Services prisijungimo pavadinimą. Jei nerandate, patikrinkite Azure portalą savo resursų grupėje dėl AI Services resurso pavadinimo.

Modeliai + galutiniai taškai puslapis

• AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - Pasirinkite savo įterpimo modelį (pvz., text-embedding-ada-002) ir užsirašykite Deployment name iš modelio detalių.

• AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - Pasirinkite savo pokalbių modelį (pvz., gpt-4o-mini) ir užsirašykite Deployment name iš modelio detalių.

Azure portalas

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Ieškokite Azure AI services, spustelėkite ant jo, tada eikite į Resource Management, Keys and Endpoint, slinkite žemyn iki “Azure OpenAI endpoints” ir nukopijuokite tą, kuris sako “Language APIs”.

• AZURE_OPENAI_API_KEY - Iš to paties ekrano nukopijuokite KEY 1 arba KEY 2.

• AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - Raskite savo Azure AI Search resursą, spustelėkite jį ir peržiūrėkite Apžvalga.

• AZURE_SEARCH_API_KEY - Tada eikite į Settings ir tada Keys, kad nukopijuotumėte pirminį arba antrinį administratoriaus raktą.

Išorinis tinklalapis

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - Apsilankykite API versijos gyvavimo ciklo puslapyje po Latest GA API release.

Nustatykite autentifikaciją be rakto

Užuot kodavę savo kredencialus, naudosime autentifikaciją be rakto su Azure OpenAI. Tam importuosime DefaultAzureCredential ir vėliau iškviesime DefaultAzureCredential funkciją, kad gautume kredencialą.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Kažkur užstrigote?

Jei kyla problemų naudojant šią sąranką, prisijunkite prie mūsų Azure AI bendruomenės Discord arba sukurkite problemos pranešimą.

Kita pamoka

Dabar esate pasiruošę vykdyti šio kurso kodą. Smagaus mokymosi apie AI agentų pasaulį!

Įvadas į AI agentus ir agentų naudojimo atvejus

---

Atsakomybės apribojimas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Dėl svarbios informacijos rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingus interpretavimus, atsiradusius naudojant šį vertimą.

This site is open source. Improve this page.