الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

ملخص

هذا جزء من ورشة العمل التقنية من الذكاء الاصطناعي japac. ورشة العمل تسير على الجماهير من خلال:

  • عروض لغة منظمة العفو الدولية google
  • تكامل Langchain

توفير الموارد السحابية

  1. تكوين بيئة Google Cloud

    إذا كنت تقوم بتشغيل المختبر في بيئة Qwiklabs ، فيمكنك تخطي الخطوة 2.

لتكوين مشروع Google Cloud يدويًا:

  1. استخدم Terraform لإنشاء وتكوين الموارد المطلوبة.

  • مجلد Goto terraform/qwiklabs . 

     cd terraform/qwiklabs

  • إنشاء ملف terraform.tfvars مع المحتوى التالي 

     gcp_project_id = <YOUR GCP PROJECT ID>
gcp_region = <DEFAULT GCP PROJECT ID> 
gcp_zone = <DEFAULT GCP PROJECT ID>

  • تطبيق terraform على موارد جوجل السحابية للخصوصية. 

    terraform init
terraform plan -var-file=terraform.tfvars
terraform apply -var-file=terraform.tfvars

    سيؤدي ذلك إلى إنشاء الموارد التالية: 1. VPC مع قواعد جدار الحماية التي تتيح 80 ، 8080 ، 23 TCP الواردة. 2. شبكة الخدمة مع VPC.

في هذه المرحلة ، لديك الموارد السحابية المطلوبة.

قم بإنشاء Apertex AI Workbench كبيئة المختبر.

في هذا المختبر ، نستخدم طاولة عمل Vertex AI كبيئة معملية.

  1. اتبع تعليمات إلى مقر Vertex AI Workbench مثيل.

  2. بمجرد إنشاء مثيل Workbench. افتح دفتر الملاحظات.

  3. محطة مفتوحة.

  4. تشغيل الأوامر التالية في المحطة. 

     export GOOGLE_CLOUD_PROJECT= $( gcloud config get project )
export GOOGLE_CLOUD_REGION=us-central1
export GOOGLE_CLOUD_ZONE=us-central1-a

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/solutions-genai-llm-workshop

cd solutions-genai-llm-workshop

python3 -m venv .venv

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/install.python-poetry.org/385616cd90816622a087450643fba971d3b46d8c/install-poetry.py | python3 -

source .venv/bin/activate
curl -sS https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3

pip install -r requirements.in

  5. المصادقة على مشروع Google Cloud 

    gcloud auth login # Login with project owner account
gcloud auth application-default login # Login with project owner account

  6. تعيين الأدوار المطلوبة للمستخدم. 

     export USER_EMAIL= < USE ACCOUNT EMAIL >
gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/ml.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/aiplatform.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/aiplatform.user

gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/serviceusage.serviceUsageConsumer

  7. إنشاء مجموعة بيانات كبيرة 

    python3 1-create-and-copy-bq-data.py

  8. قم بإنشاء محرك مطابقة Vertex ، وقد يستغرق هذا حوالي 60 دقيقة. 

    curl -L https://tinyurl.com/genai-202307-dataset --output dataset.zip
unzip dataset.zip
rm dataset.zip

python3 0-setup-matching-enging.py
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل