ai-agents-for-beginners

Kursų nustatymas

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 nustatymo, atsakymų į klausimus apie kursą ar galėtumėte susisiekti su kitais mokiniais.

Klonuokite arba šakokite šią saugyklą

Norėdami pradėti, prašome klonuoti arba šakoti GitHub saugyklą. Tai sukurs jūsų asmeninę 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:

Šakota saugykla

Paviršutinis 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, paviršutinis klonavimas (arba retas klonavimas) leidžia išvengti didžiosios dalies atsisiuntimo, sutrumpinant istoriją ir/arba praleidžiant failus.

Greitas paviršutinis klonavimas — minimalus istorijos kiekis, visi failai

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

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 (retas) klonavimas — minimalūs failai + tik pasirinkti aplankai

Tai naudoja dalinį klonavimą ir retą patikrinimą (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:

cd ai-agents-for-beginners

Tada nurodykite, kuriuos aplankus norite (žemiau pateiktas pavyzdys 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 vietą (be Git istorijos), prašome ištrinti saugyklos metaduomenis (💀negrįžtama — prarasite visą Git funkcionalumą: jokių įrašų, traukimų, stūmimų ar istorijos prieigos).

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

Naudojant GitHub Codespaces (rekomenduojama išvengti vietinių didelių atsisiuntimų)

Patarimai

Kodo paleidimas

Šis kursas siūlo seriją Jupyter Notebooks, kuriuos galite paleisti, kad praktiškai išbandytumėte AI agentų kūrimą.

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 pamatytumėte, kuris jums geriausiai tinka.

Kurią parinktį pasirinksite, tai nulems, kokius nustatymo veiksmus turėsite atlikti toliau:

Reikalavimai

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.

vaizdas

Nustatymas pavyzdžiams naudojant GitHub modelius

1 žingsnis: Gaukite savo GitHub asmeninio prieigos žetoną (PAT)

Šis kursas naudoja GitHub Models Marketplace, suteikiant nemokamą prieigą prie didelių kalbos modelių (LLMs), kuriuos naudosite AI agentų kūrimui.

Norėdami naudoti GitHub modelius, turėsite sukurti GitHub asmeninio prieigos žetoną.

Tai galite padaryti eidami į savo Asmeninio prieigos žetonų nustatymus savo GitHub paskyroje.

Prašome laikytis Mažiausio privilegijų principo kuriant savo žetoną. Tai reiškia, kad turėtumėte suteikti žetonui tik tas teises, kurių reikia šio kurso kodo pavyzdžiams paleisti.

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

    Kūrėjo nustatymai

    Tada pasirinkite Generate new token.

    Generuoti žetoną

  2. Įveskite aprašomąjį žetono pavadinimą, kuris atspindi jo paskirtį, kad vėliau būtų lengva jį identifikuoti.

    🔐 Žetono trukmės rekomendacija

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

    Žetono pavadinimas ir galiojimo data

  3. Apribokite žetono taikymo sritį savo šakai šioje saugykloje.

    Apriboti taikymo sritį šakos saugyklai

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

    Pridėti modelių leidimą

  5. Patikrinkite reikiamus leidimus prieš generuodami žetoną. Patikrinti leidimus

  6. Prieš generuodami žetoną, įsitikinkite, kad esate pasiruošę saugoti žetoną saugioje vietoje, pvz., slaptažodžių valdymo saugykloje, nes jis nebus rodomas dar kartą po sukūrimo. Saugoti žetoną saugiai

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

2 žingsnis: Sukurkite savo .env failą

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

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

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

Nukopijavę savo žetoną, atidarykite .env failą savo mėgstamame teksto redaktoriuje ir įklijuokite savo žetoną į GITHUB_TOKEN lauką.

GitHub žetono laukas

Dabar turėtumėte galėti paleisti šio kurso kodo pavyzdžius.

Nustatymas pavyzdžiams 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 išteklių apžvalga

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

Tai galite padaryti eidami į Apžvalgos puslapį savo projekte Azure AI Foundry portale.

Projekto prisijungimo eilutė

2 žingsnis: Sukurkite savo .env failą

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

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

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

Nukopijavę savo žetoną, atidarykite .env failą savo mėgstamame teksto redaktoriuje ir įklijuokite savo žetoną į PROJECT_ENDPOINT lauką.

3 žingsnis: Prisijunkite prie Azure

Kaip saugumo geriausia praktika, naudosime autentifikaciją be raktų, kad autentifikuotume 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 pamoka - 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)

Valdymo centras

Modeliai + Galutiniai taškai puslapis

Azure portalas

Išorinė svetainė

Nustatykite autentifikaciją be raktų

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

# Python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Užstrigote kažkur?

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

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 aiškinimus, atsiradusius naudojant šį vertimą.

This site is open source. Improve this page.