Ai lesson planner

AI授業プランナープロジェクト

このリポジトリには、 AI Lesson Plannerプロジェクトのコードが含まれています。以下に、環境をセットアップし、依存関係をインストールし、プロジェクトを実行する手順を示します。

セットアップ手順

次の手順に従って、ローカル マシンにプロジェクトをセットアップします。

1. リポジトリのクローンを作成します

まず、次のコマンドを使用して、ローカル マシンにリポジトリのクローンを作成します。

git clone https://github.com/shivvamm/Ai-lesson-planner.git

2. 環境をセットアップする

このプロジェクトでは、Python 仮想環境を使用して依存関係を管理します。仮想環境を作成してアクティブ化する必要があります。

2.1 仮想環境の作成

プロジェクト フォルダーに移動し、新しい仮想環境を作成します。

 cd Ai-lesson-planner
python3 -m venv venv

これにより、すべての依存関係がインストールされるvenvというフォルダーが作成されます。

2.2 仮想環境のアクティブ化

仮想環境をアクティブにするには、次のコマンドを実行します。

• Linux/Macの場合:

 source venv/bin/activate

• Windowsの場合:

venv S cripts a ctivate

ターミナル プロンプトの先頭に(venv)が表示され、仮想環境がアクティブ化されていることを示します。

3. 必要な依存関係をインストールする

仮想環境をアクティブ化したら、以下を実行して必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

これにより、プロジェクトに必要なすべての Python パッケージがインストールされます。

4. Deep Infra Pi 構成の追加

プロジェクトを実行するには、 Deep Infra Pi構成をconfig.pyファイルに追加する必要があります。次の手順に従います。

1. appディレクトリ内のconfig.pyファイルを開きます。
2. 次の構成をファイルに追加します。

 # config.py

DEEP_INFRA_API_KEY = os . getenv ( "DEEP_INFRA_API_KEY" , "YOUR_API_KEY" )

your_deep_infra_api_key_here Deep Infra の実際の API キーに置き換えてください。 API キーは、Deep Infra にサインアップすることで取得できます。

5. プロジェクトを実行する

すべての設定が完了したら、次のコマンドを使用してプロジェクトを実行できます。

python run.py

これによりアプリケーションが起動し、Deep Infra Pi 構成が正常に統合されて実行されるようになります。

6. トラブルシューティング

問題が発生した場合は、次の点を確認してください。

• 正しい Python バージョンを使用していることを確認してください (Python 3.7 以降を推奨します)。
• pip install -r requirements.txtを再度実行して、すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認します。
• Deep Infra Pi の API キーが有効であり、 config.pyファイルに正しく追加されていることを確認します。

7. 補足事項

• プロジェクトでの作業が完了したら、次のコマンドを実行して仮想環境を非アクティブ化してください。

deactivate

• プロジェクトは、PDF 処理にPyMuPDF使用するように設定されています。 fitzまたはその他の依存関係に関する問題が発生した場合は、トラブルシューティング セクションを参照するか、関連する GitHub の問題を確認してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。