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File metadata and controls

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コースセットアップ

はじめに

このレッスンでは、このコースのコードサンプルを実行する方法を説明します。

必要条件

  • GitHubアカウント
  • Python 3.12以上

このリポジトリをクローンまたはフォークする

まず最初に、GitHubリポジトリをクローンまたはフォークしてください。これにより、コース教材の自分専用のバージョンが作成され、コードを実行、テスト、調整できるようになります。

以下のリンクをクリックしてリポジトリをフォークすることができます。

これで、以下のように自分専用のフォークされたコースバージョンが作成されます:

フォークされたリポジトリ

GitHubパーソナルアクセストークン(PAT)の取得

現在、このコースではGitHub Models Marketplaceを利用して、AIエージェントを作成するための大規模言語モデル(LLMs)への無料アクセスを提供しています。

このサービスにアクセスするには、GitHubのパーソナルアクセストークンを作成する必要があります。

トークンを作成するには、GitHubアカウントのPersonal Access Tokens設定にアクセスしてください。

画面左側の Fine-grained tokens オプションを選択します。

次に Generate new token を選択してください。

トークンの生成

作成した新しいトークンをコピーしてください。このトークンを、このコースに含まれる .env ファイルに追加します。

環境変数に追加する

.env ファイルを作成するには、以下のコマンドをターミナルで実行してください:

cp .env.example .env

これにより、サンプルファイルがコピーされ、ディレクトリ内に .env が作成されます。

そのファイルを開き、作成したトークンを .env ファイルの GITHUB_TOKEN= フィールドに貼り付けてください。

必要なパッケージのインストール

コードを実行するために必要なPythonパッケージをすべてインストールするには、以下のコマンドをターミナルに入力してください。

Python仮想環境を作成することをお勧めします。これにより、競合や問題を回避できます。

pip install -r requirements.txt

これで必要なPythonパッケージがインストールされます。

これでコードを実行する準備が整いました。AIエージェントの世界について学ぶことを楽しんでください!

セットアップの実行中に問題が発生した場合は、Azure AI Community Discordに参加するか、Issueを作成してください。


**免責事項**:  
この文書は、AIによる機械翻訳サービスを使用して翻訳されています。正確さを期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文(元の言語で記載された文書)が正式な情報源として優先されるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳をお勧めします。この翻訳の利用により生じた誤解や解釈の相違について、当方は一切の責任を負いません。