：课程入口文档、多语言自动同步机制与本地部署配置指南)
Generative AI for Beginners (Version 3)课程入口文档、多语言自动同步机制与本地部署配置指南【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners本文以仓库中 translations/lt/README.md立陶宛语版课程入口文档为主体系统讲解 Generative AI for Beginners 第三版 21 门课程的组织结构、50 语言自动翻译同步机制、稀疏克隆sparse checkout快速拉取方式以及运行课程代码所需的四类模型服务、账号凭据与.env环境变量配置。读完后你将能够按任意课程自由切入学习、理解多语言文档的自动化维护边界、并独立完成从克隆仓库到配置 API 凭据的全部环境准备工作。课程定位与版本信息translations/lt/README.md是 README.md英文主入口的立陶宛语对照版本两者内容结构完全一致。根据该文档的描述本课程的定位是课程名称Generative AI for BeginnersVersion 3- A Course第三版课程规模共 21 门课程另含 1 门第 00 课“Course Setup”环境准备课由 Microsoft Cloud Advocates 团队制作学习方式每门课独立成篇覆盖各自主题可以从任意一门开始学无需严格顺序推进课程标签体系课程分为两类——“Learn学习”类课程讲解生成式 AI 概念“Build构建”类课程在讲解概念的同时给出代码示例尽可能同时提供Python与TypeScript两种实现进阶入口每门课还包含一个 “Keep Learning / Toliau mokytis” 章节提供扩展学习资源.NET 开发者另有独立的 .NET 版本课程可参考。多语言机制立陶宛语入口如何与主仓库保持同步文档开头专门用“Multi-Language Support多语言支持”一节说明本仓库的 50 余种语言翻译通过 GitHub Action 自动化维护始终与英文主文档保持最新。这一机制在文档中有三处可验证的痕迹自动更新标记注释语言导航表位于!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START --与!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END --之间“Other Courses其他课程”板块则被!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START/END --包裹。这些标记由翻译机器人识别只有标记区域内的内容会被自动重写免责声明文档末尾!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER --标记内声明该文档由 Co-op Translator 的 AI 翻译服务生成自动翻译可能存在误差以原文语言版本为权威来源仓库级规范佐证AGENTS.md 明确约定“翻译存放在translations/目录、翻译图片存放在translated_images/目录、不提交部分翻译、机器翻译不接受人工贡献内容、翻译更新由 GitHub Actions 处理不要手动编辑”。从目录结构看立陶宛语版本与英文主文档是严格镜像关系translations/lt/ 目录共含70 个文件24 个 README课程入口、21 门课、第 00 课以及第 08 课的脚本说明 translations/lt/08-building-search-applications/scripts/README.md之外还有28 个与英文课程一一对应的 Jupyter Notebook 作业以及 AGENTS.md、CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、CODE_OF_CONDUCT.md、CHANGELOG.md 等配套文档的译文translated_images/lt/ 目录含125 张 WebP 格式课程配图如repo-thumbnailv4-fixed.11f1ce6a85d01461.webp文件名带内容哈希后缀供各语言 README 在引用插图时指向本地化图片避免跨语言图片 404英文对照版本见 translations/en/README.md其结构与根目录 README.md 一致仅语言导航表中的相对链接深度不同../ar/README.md对./translations/ar/README.md。稀疏克隆跳过 50 语言译文快速拉取课程文档指出50 语言的翻译与图片显著增大了仓库的下载体积因此提供了一套基于 sparse checkout 的克隆方案可完整继承如下git sparse-checkout set --no-cone的第一个参数/*表示检出根目录内容!前缀的表达式用于排除目录Bash / macOS / Linuxgit clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone /* !translations !translated_imagesCMD (Windows)git clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone /* !translations !translated_images其中--filterblob:none使 Git 不立即下载文件内容blob 按需拉取--sparse开启稀疏工作区两者配合后仅检出课程本体22 个课程目录及根级配置跳过translations/与translated_images/两大目录从而以明显更快的速度获得完成课程所需的全部文件。如果只想在线阅读某一语言版本也可以直接浏览translations/语言代码/README.md无需克隆。前置要求模型服务、账号与本地凭据课程作业与服务提供商的映射关系文档“Ko reikia / What You Need”一节列出运行课程代码可选的四类服务并注明了各自对应的作业命名规则这一规则在 00-course-setup/03-providers.md 中被完整继承服务对应作业文件标签说明Azure OpenAI Serviceaoai-assignmentAzure OpenAI 现归属 Microsoft Foundry凭据为资源 endpoint keyMicrosoft Foundry Modelsgithubmodels一个 endpoint key 访问数百个模型文档特别注明GitHub Models 将于 2026 年 7 月底退役应改用 Microsoft Foundry ModelsOpenAI APIoai-assignment直接使用 OpenAI 项目的 API keyFoundry Local本地运行在自有设备上完全离线运行模型无需云订阅这一命名规则可以在仓库中直接印证例如 06-text-generation-apps/python/ 下同时存在aoai-app.py、oai-app.py与githubmodels-app.py三个变体05-advanced-prompts/ 则同时提供python/与javascript/实现。文档说明可以配置其中一个、全部或零个服务缺少凭据的相关作业会直接报错而不影响其他课程。此外文档还要求具备 Python 或 TypeScript 基础知识初学者建议先补语言基础课程、拥有一个 GitHub 账号以便 fork 仓库。本地凭据配置从 .env.copy 到 .env课程的配套文档 00-course-setup/README.md 与 00-course-setup/03-providers.md 给出了完整的.env配置流程。仓库根目录的 .env.copy 提供了各变量的权威模板该文件本身被 gitignore 保护机制排除在提交之外复制出的.env同样不会入库# OpenAI Provider OPENAI_API_KEYadd your OpenAI API key here ## Azure OpenAI in Microsoft Foundry AZURE_OPENAI_API_VERSION2024-10-21 # 默认值已设置当前稳定 GA API 版本 AZURE_OPENAI_API_KEYadd your Foundry resource key here AZURE_OPENAI_ENDPOINTadd your Foundry resource endpoint here, e.g. https://resource-name.openai.azure.com AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTadd your chat completion model deployment name here, e.g. gpt-5-mini AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENTadd your embeddings model deployment name here, e.g. text-embedding-3-small ## Microsoft Foundry Models AZURE_INFERENCE_ENDPOINTadd your Microsoft Foundry project endpoint here AZURE_INFERENCE_CREDENTIALadd your Microsoft Foundry Models API key here AZURE_INFERENCE_CHAT_MODELadd a temperature-capable model deployment name here, e.g. Llama-3.3-70B-Instruct ## Hugging Face HUGGING_FACE_API_KEYadd your HuggingFace API or token here各变量含义继承自 00-course-setup/03-providers.md 的变量说明表变量含义OPENAI_API_KEY非 Azure OpenAI 端点所用服务的授权密钥AZURE_OPENAI_API_KEYAzure OpenAI 服务的授权密钥AZURE_OPENAI_ENDPOINT已部署的 Azure OpenAI 资源端点AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT文本生成模型chat completion的部署名AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT文本嵌入模型向量检索的部署名AZURE_INFERENCE_ENDPOINTMicrosoft Foundry 项目的推理端点AZURE_INFERENCE_CREDENTIALMicrosoft Foundry 项目的 API key.env.copy中有两处值得注意的工程细节其一AZURE_OPENAI_API_VERSION默认固定为2024-10-21当前稳定 GA 版本其二注释明确提示gpt-5-mini是reasoning推理型模型不支持 temperature/top_p 参数改用 max_output_tokens 控制输出长度因此温度采样类示例需要另部署一个支持 temperature 的模型如 Llama 系列并填入AZURE_INFERENCE_CHAT_MODEL。课程示例代码读取这些变量的方式也很直接作业脚本通过python-dotenv的load_dotenv()加载.env后以os.getenv(AZURE_INFERENCE_ENDPOINT)之类的方式取值仓库 shared/python/env_utils.py 中还提供了get_required_env()等工具函数在环境变量缺失或为空时抛出带说明的ValueError保证凭据缺失时能给出可读报错而不是静默失败。21 门课程完整清单以下为文档课程表的完整继承链接已从原文档局部相对路径转换为仓库根目录起点原表中“Video / 更多学习”两列指向外部站点按本仓库文档说明前 19 门课配视频导学第 00、19、20、21 门课在文档中标注“视频即将上线”每门课均附扩展学习章节#课程链接立陶宛语版类型描述00Kurso sąranka / Course SetupLearn如何搭建开发环境01Įvadas į generatyviąją AI ir LLMLearn理解什么是生成式 AI、大语言模型LLM如何工作02LGSD tyrinėjimas ir palyginimasLearn如何为你的场景选择合适的模型03Atsakingas generatyvinio DI naudojimasLearn如何负责任地构建生成式 AI 应用04Pagrindai apie užklausų inžinerijąLearn提示工程Prompt Engineering最佳实践上手05Pažangių užklausų kūrimasLearn如何运用提示工程技巧改进输出结果06Teksto generavimo programų kūrimasBuild使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用07Pokalbių programų kūrimasBuild高效构建与集成对话应用的技术08Paieškos programų su vektorinėmis duomenų bazėmis kūrimasBuild使用 Embedding 做数据检索的搜索应用09Vaizdų generavimo programų kūrimasBuild图像生成应用10Mažo kodo DI programų kūrimasBuild使用低代码工具构建生成式 AI 应用11Išorinių programų integracija su funkcijų kvietimaisBuild什么是函数调用Function Calling及其应用场景12Naudotojo sąsajos dizainas DI programomsLearn开发生成式 AI 应用时如何应用 UX 设计原则13Generatyvinių DI programų saugumasLearnAI 系统的威胁与风险以及如何保护这些系统14Generatyvinio DI programų gyvavimo ciklasLearn管理 LLM 生命周期与 LLMOps 的工具和指标15RAG ir vektorinės duomenų bazėsBuild使用 RAG 框架从向量数据库检索 embeddings 的应用16Atviro kodo modeliai ir Hugging FaceBuild使用 Hugging Face 上的开源模型构建应用17DI agentaiBuild使用 AI Agent 框架构建应用18LLM smulkus konfigūravimasLearnLLM 微调的 what / why / how19Kūrimas su SLMLearn使用小型语言模型SLM构建的优势20Kūrimas su Mistral modeliaisLearnMistral 系列模型的特性与差异21Kūrimas su Meta modeliaisLearnMeta 系列模型的特性与差异每门课在文档中承诺包含四个组成部分主题视频导学、位于该课 README 中的书面课程、支持 Azure OpenAI 与 OpenAI API 的 Python/TypeScript 代码示例以及继续学习的资源链接。立陶宛语翻译的目录结构印证translations/lt/的目录树与课程目录一一镜像验证了“译文与课程结构同步”的维护约定translations/lt/ ├── 00-course-setup/ # 01-setup-cloud.md / 02-setup-local.md / 03-providers.md / README.md ├── 01-introduction-to-genai/ ├── ... # 02 ~ 21 共 21 个课程目录 ├── 21-meta/ ├── AGENTS.md / CHANGELOG.md / CODE_OF_CONDUCT.md / CONTRIBUTING.md / SECURITY.md ├── docs/ └── README.md # 即本文主体文档对照英文主仓库translations/lt/下 28 个.ipynb作业与 06-text-generation-apps/python/、07-building-chat-applications/python/、11-integrating-with-function-calling/python/ 等课程目录中的aoai-assignment.ipynb、oai-assignment.ipynb、githubmodels-assignment.ipynb等命名保持一致说明翻译流程同时覆盖了书面课程与配套作业两部分。求助渠道与贡献注意事项文档“Getting Help”一节给出两个求助入口面向学习者与开发者的 Microsoft Foundry Discord 社区讨论 MCP 等主题以及面向产品反馈与构建报错的 GitHub 上 Microsoft Foundry Developer Forum。贡献方面00-course-setup/README.md 明确要求本仓库的翻译不接受机器翻译译者须在自己熟练掌握的语言中志愿承担翻译会经社区验证提交 Pull Request 时 CLA-bot 会自动处理贡献者协议。对于立陶宛语版本文档免责声明再次强调自动翻译可能存在误差重要信息请以英文原文为准。小结translations/lt/README.md 作为立陶宛语课程入口完整继承了第三版课程的核心信息21 门 Learn/Build 混合课程、aoai/oai/githubmodels/ Foundry Local 四类服务与作业标签的映射、.env凭据配置规范含 2026 年 7 月 GitHub Models 退役、迁移至 Microsoft Foundry Models 的版本约束以及一套可复制的 sparse checkout 克隆命令。结合translations/与translated_images/的镜像目录结构和 AGENTS.md 中的自动化翻译约定可以确认该文档并非手工维护的静态译文而是由 GitHub Actions 与英文主文档 README.md 自动同步、持续更新的课程入口页面——学习者可从任意语言版本切入课程内容的技术细节则以英文原文为权威依据。【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Generative AI for Beginners (Version 3)：课程入口文档、多语言自动同步机制与本地部署配置指南
Generative AI for Beginners (Version 3)课程入口文档、多语言自动同步机制与本地部署配置指南【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners本文以仓库中 translations/lt/README.md立陶宛语版课程入口文档为主体系统讲解 Generative AI for Beginners 第三版 21 门课程的组织结构、50 语言自动翻译同步机制、稀疏克隆sparse checkout快速拉取方式以及运行课程代码所需的四类模型服务、账号凭据与.env环境变量配置。读完后你将能够按任意课程自由切入学习、理解多语言文档的自动化维护边界、并独立完成从克隆仓库到配置 API 凭据的全部环境准备工作。课程定位与版本信息translations/lt/README.md是 README.md英文主入口的立陶宛语对照版本两者内容结构完全一致。根据该文档的描述本课程的定位是课程名称Generative AI for BeginnersVersion 3- A Course第三版课程规模共 21 门课程另含 1 门第 00 课“Course Setup”环境准备课由 Microsoft Cloud Advocates 团队制作学习方式每门课独立成篇覆盖各自主题可以从任意一门开始学无需严格顺序推进课程标签体系课程分为两类——“Learn学习”类课程讲解生成式 AI 概念“Build构建”类课程在讲解概念的同时给出代码示例尽可能同时提供Python与TypeScript两种实现进阶入口每门课还包含一个 “Keep Learning / Toliau mokytis” 章节提供扩展学习资源.NET 开发者另有独立的 .NET 版本课程可参考。多语言机制立陶宛语入口如何与主仓库保持同步文档开头专门用“Multi-Language Support多语言支持”一节说明本仓库的 50 余种语言翻译通过 GitHub Action 自动化维护始终与英文主文档保持最新。这一机制在文档中有三处可验证的痕迹自动更新标记注释语言导航表位于!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START --与!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END --之间“Other Courses其他课程”板块则被!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START/END --包裹。这些标记由翻译机器人识别只有标记区域内的内容会被自动重写免责声明文档末尾!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER --标记内声明该文档由 Co-op Translator 的 AI 翻译服务生成自动翻译可能存在误差以原文语言版本为权威来源仓库级规范佐证AGENTS.md 明确约定“翻译存放在translations/目录、翻译图片存放在translated_images/目录、不提交部分翻译、机器翻译不接受人工贡献内容、翻译更新由 GitHub Actions 处理不要手动编辑”。从目录结构看立陶宛语版本与英文主文档是严格镜像关系translations/lt/ 目录共含70 个文件24 个 README课程入口、21 门课、第 00 课以及第 08 课的脚本说明 translations/lt/08-building-search-applications/scripts/README.md之外还有28 个与英文课程一一对应的 Jupyter Notebook 作业以及 AGENTS.md、CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、CODE_OF_CONDUCT.md、CHANGELOG.md 等配套文档的译文translated_images/lt/ 目录含125 张 WebP 格式课程配图如repo-thumbnailv4-fixed.11f1ce6a85d01461.webp文件名带内容哈希后缀供各语言 README 在引用插图时指向本地化图片避免跨语言图片 404英文对照版本见 translations/en/README.md其结构与根目录 README.md 一致仅语言导航表中的相对链接深度不同../ar/README.md对./translations/ar/README.md。稀疏克隆跳过 50 语言译文快速拉取课程文档指出50 语言的翻译与图片显著增大了仓库的下载体积因此提供了一套基于 sparse checkout 的克隆方案可完整继承如下git sparse-checkout set --no-cone的第一个参数/*表示检出根目录内容!前缀的表达式用于排除目录Bash / macOS / Linuxgit clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone /* !translations !translated_imagesCMD (Windows)git clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone /* !translations !translated_images其中--filterblob:none使 Git 不立即下载文件内容blob 按需拉取--sparse开启稀疏工作区两者配合后仅检出课程本体22 个课程目录及根级配置跳过translations/与translated_images/两大目录从而以明显更快的速度获得完成课程所需的全部文件。如果只想在线阅读某一语言版本也可以直接浏览translations/语言代码/README.md无需克隆。前置要求模型服务、账号与本地凭据课程作业与服务提供商的映射关系文档“Ko reikia / What You Need”一节列出运行课程代码可选的四类服务并注明了各自对应的作业命名规则这一规则在 00-course-setup/03-providers.md 中被完整继承服务对应作业文件标签说明Azure OpenAI Serviceaoai-assignmentAzure OpenAI 现归属 Microsoft Foundry凭据为资源 endpoint keyMicrosoft Foundry Modelsgithubmodels一个 endpoint key 访问数百个模型文档特别注明GitHub Models 将于 2026 年 7 月底退役应改用 Microsoft Foundry ModelsOpenAI APIoai-assignment直接使用 OpenAI 项目的 API keyFoundry Local本地运行在自有设备上完全离线运行模型无需云订阅这一命名规则可以在仓库中直接印证例如 06-text-generation-apps/python/ 下同时存在aoai-app.py、oai-app.py与githubmodels-app.py三个变体05-advanced-prompts/ 则同时提供python/与javascript/实现。文档说明可以配置其中一个、全部或零个服务缺少凭据的相关作业会直接报错而不影响其他课程。此外文档还要求具备 Python 或 TypeScript 基础知识初学者建议先补语言基础课程、拥有一个 GitHub 账号以便 fork 仓库。本地凭据配置从 .env.copy 到 .env课程的配套文档 00-course-setup/README.md 与 00-course-setup/03-providers.md 给出了完整的.env配置流程。仓库根目录的 .env.copy 提供了各变量的权威模板该文件本身被 gitignore 保护机制排除在提交之外复制出的.env同样不会入库# OpenAI Provider OPENAI_API_KEYadd your OpenAI API key here ## Azure OpenAI in Microsoft Foundry AZURE_OPENAI_API_VERSION2024-10-21 # 默认值已设置当前稳定 GA API 版本 AZURE_OPENAI_API_KEYadd your Foundry resource key here AZURE_OPENAI_ENDPOINTadd your Foundry resource endpoint here, e.g. https://resource-name.openai.azure.com AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTadd your chat completion model deployment name here, e.g. gpt-5-mini AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENTadd your embeddings model deployment name here, e.g. text-embedding-3-small ## Microsoft Foundry Models AZURE_INFERENCE_ENDPOINTadd your Microsoft Foundry project endpoint here AZURE_INFERENCE_CREDENTIALadd your Microsoft Foundry Models API key here AZURE_INFERENCE_CHAT_MODELadd a temperature-capable model deployment name here, e.g. Llama-3.3-70B-Instruct ## Hugging Face HUGGING_FACE_API_KEYadd your HuggingFace API or token here各变量含义继承自 00-course-setup/03-providers.md 的变量说明表变量含义OPENAI_API_KEY非 Azure OpenAI 端点所用服务的授权密钥AZURE_OPENAI_API_KEYAzure OpenAI 服务的授权密钥AZURE_OPENAI_ENDPOINT已部署的 Azure OpenAI 资源端点AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT文本生成模型chat completion的部署名AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT文本嵌入模型向量检索的部署名AZURE_INFERENCE_ENDPOINTMicrosoft Foundry 项目的推理端点AZURE_INFERENCE_CREDENTIALMicrosoft Foundry 项目的 API key.env.copy中有两处值得注意的工程细节其一AZURE_OPENAI_API_VERSION默认固定为2024-10-21当前稳定 GA 版本其二注释明确提示gpt-5-mini是reasoning推理型模型不支持 temperature/top_p 参数改用 max_output_tokens 控制输出长度因此温度采样类示例需要另部署一个支持 temperature 的模型如 Llama 系列并填入AZURE_INFERENCE_CHAT_MODEL。课程示例代码读取这些变量的方式也很直接作业脚本通过python-dotenv的load_dotenv()加载.env后以os.getenv(AZURE_INFERENCE_ENDPOINT)之类的方式取值仓库 shared/python/env_utils.py 中还提供了get_required_env()等工具函数在环境变量缺失或为空时抛出带说明的ValueError保证凭据缺失时能给出可读报错而不是静默失败。21 门课程完整清单以下为文档课程表的完整继承链接已从原文档局部相对路径转换为仓库根目录起点原表中“Video / 更多学习”两列指向外部站点按本仓库文档说明前 19 门课配视频导学第 00、19、20、21 门课在文档中标注“视频即将上线”每门课均附扩展学习章节#课程链接立陶宛语版类型描述00Kurso sąranka / Course SetupLearn如何搭建开发环境01Įvadas į generatyviąją AI ir LLMLearn理解什么是生成式 AI、大语言模型LLM如何工作02LGSD tyrinėjimas ir palyginimasLearn如何为你的场景选择合适的模型03Atsakingas generatyvinio DI naudojimasLearn如何负责任地构建生成式 AI 应用04Pagrindai apie užklausų inžinerijąLearn提示工程Prompt Engineering最佳实践上手05Pažangių užklausų kūrimasLearn如何运用提示工程技巧改进输出结果06Teksto generavimo programų kūrimasBuild使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用07Pokalbių programų kūrimasBuild高效构建与集成对话应用的技术08Paieškos programų su vektorinėmis duomenų bazėmis kūrimasBuild使用 Embedding 做数据检索的搜索应用09Vaizdų generavimo programų kūrimasBuild图像生成应用10Mažo kodo DI programų kūrimasBuild使用低代码工具构建生成式 AI 应用11Išorinių programų integracija su funkcijų kvietimaisBuild什么是函数调用Function Calling及其应用场景12Naudotojo sąsajos dizainas DI programomsLearn开发生成式 AI 应用时如何应用 UX 设计原则13Generatyvinių DI programų saugumasLearnAI 系统的威胁与风险以及如何保护这些系统14Generatyvinio DI programų gyvavimo ciklasLearn管理 LLM 生命周期与 LLMOps 的工具和指标15RAG ir vektorinės duomenų bazėsBuild使用 RAG 框架从向量数据库检索 embeddings 的应用16Atviro kodo modeliai ir Hugging FaceBuild使用 Hugging Face 上的开源模型构建应用17DI agentaiBuild使用 AI Agent 框架构建应用18LLM smulkus konfigūravimasLearnLLM 微调的 what / why / how19Kūrimas su SLMLearn使用小型语言模型SLM构建的优势20Kūrimas su Mistral modeliaisLearnMistral 系列模型的特性与差异21Kūrimas su Meta modeliaisLearnMeta 系列模型的特性与差异每门课在文档中承诺包含四个组成部分主题视频导学、位于该课 README 中的书面课程、支持 Azure OpenAI 与 OpenAI API 的 Python/TypeScript 代码示例以及继续学习的资源链接。立陶宛语翻译的目录结构印证translations/lt/的目录树与课程目录一一镜像验证了“译文与课程结构同步”的维护约定translations/lt/ ├── 00-course-setup/ # 01-setup-cloud.md / 02-setup-local.md / 03-providers.md / README.md ├── 01-introduction-to-genai/ ├── ... # 02 ~ 21 共 21 个课程目录 ├── 21-meta/ ├── AGENTS.md / CHANGELOG.md / CODE_OF_CONDUCT.md / CONTRIBUTING.md / SECURITY.md ├── docs/ └── README.md # 即本文主体文档对照英文主仓库translations/lt/下 28 个.ipynb作业与 06-text-generation-apps/python/、07-building-chat-applications/python/、11-integrating-with-function-calling/python/ 等课程目录中的aoai-assignment.ipynb、oai-assignment.ipynb、githubmodels-assignment.ipynb等命名保持一致说明翻译流程同时覆盖了书面课程与配套作业两部分。求助渠道与贡献注意事项文档“Getting Help”一节给出两个求助入口面向学习者与开发者的 Microsoft Foundry Discord 社区讨论 MCP 等主题以及面向产品反馈与构建报错的 GitHub 上 Microsoft Foundry Developer Forum。贡献方面00-course-setup/README.md 明确要求本仓库的翻译不接受机器翻译译者须在自己熟练掌握的语言中志愿承担翻译会经社区验证提交 Pull Request 时 CLA-bot 会自动处理贡献者协议。对于立陶宛语版本文档免责声明再次强调自动翻译可能存在误差重要信息请以英文原文为准。小结translations/lt/README.md 作为立陶宛语课程入口完整继承了第三版课程的核心信息21 门 Learn/Build 混合课程、aoai/oai/githubmodels/ Foundry Local 四类服务与作业标签的映射、.env凭据配置规范含 2026 年 7 月 GitHub Models 退役、迁移至 Microsoft Foundry Models 的版本约束以及一套可复制的 sparse checkout 克隆命令。结合translations/与translated_images/的镜像目录结构和 AGENTS.md 中的自动化翻译约定可以确认该文档并非手工维护的静态译文而是由 GitHub Actions 与英文主文档 README.md 自动同步、持续更新的课程入口页面——学习者可从任意语言版本切入课程内容的技术细节则以英文原文为权威依据。【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考