edgeai-for-beginners / ne

# AGENTS.md

> **एज डेभलपरहरूको लागि EdgeAI मा योगदान गर्ने मार्गदर्शन**
> 
> यो दस्तावेजले यस रिपोजिटरीसँग काम गर्ने डेभलपरहरू, AI एजेन्टहरू, र योगदानकर्ताहरूका लागि विस्तृत जानकारी प्रदान गर्दछ। यसमा सेटअप, विकास कार्यप्रवाह, परीक्षण, र उत्कृष्ट अभ्यासहरू समेटिएको छ।
> 
> **अन्तिम अपडेट**: अक्टोबर ३०, २०२५ | **दस्तावेज संस्करण**: ३.०

## सामग्रीको सूची

- [परियोजना अवलोकन](../..)
- [रिपोजिटरी संरचना](../..)
- [पूर्वापेक्षाहरू](../..)
- [सेटअप कमाण्डहरू](../..)
- [विकास कार्यप्रवाह](../..)
- [परीक्षण निर्देशनहरू](../..)
- [कोड शैली दिशानिर्देशहरू](../..)
- [पुल अनुरोध दिशानिर्देशहरू](../..)
- [अनुवाद प्रणाली](../..)
- [Foundry Local एकीकरण](../..)
- [निर्माण र परिनियोजन](../..)
- [सामान्य समस्याहरू र समस्या समाधान](../..)
- [थप स्रोतहरू](../..)
- [परियोजना-विशिष्ट नोटहरू](../..)
- [मद्दत प्राप्त गर्दै](../..)

## परियोजना अवलोकन

EdgeAI for Beginners एक व्यापक शैक्षिक रिपोजिटरी हो जसले साना भाषा मोडेल (SLMs) प्रयोग गरेर Edge AI विकास सिकाउँछ। यो पाठ्यक्रमले EdgeAI का आधारभूत कुराहरू, मोडेल परिनियोजन, अनुकूलन प्रविधिहरू, र Microsoft Foundry Local र विभिन्न AI फ्रेमवर्कहरू प्रयोग गरेर उत्पादन-तयारी कार्यान्वयनहरू समेट्छ।

**मुख्य प्रविधिहरू:**
- Python 3.8+ (AI/ML नमूनाहरूको लागि प्राथमिक भाषा)
- .NET C# (AI/ML नमूनाहरू)
- JavaScript/Node.js with Electron (डेस्कटप अनुप्रयोगहरूको लागि)
- Microsoft Foundry Local SDK
- Microsoft Windows ML 
- VSCode AI Toolkit
- OpenAI SDK
- AI फ्रेमवर्कहरू: LangChain, Semantic Kernel, Chainlit
- मोडेल अनुकूलन: Llama.cpp, Microsoft Olive, OpenVINO, Apple MLX

**रिपोजिटरी प्रकार:** ८ मोड्युल र १० व्यापक नमूना अनुप्रयोगहरू सहितको शैक्षिक सामग्री रिपोजिटरी

**आर्किटेक्चर:** व्यावहारिक नमूनाहरू मार्फत Edge AI परिनियोजन ढाँचाहरू प्रदर्शन गर्ने बहु-मोड्युल शिक्षण पथ

## रिपोजिटरी संरचना

```
edgeai-for-beginners/
├── introduction.md          # Course introduction and overview
├── Module01-07/            # Core educational modules (Markdown)
├── Module08/               # Foundry Local toolkit with 10 samples
│   ├── samples/01-06/     # Foundation samples (Python)
│   ├── samples/07/        # API client (Python)
│   ├── samples/08/        # Windows 11 chat app (Electron)
│   └── samples/09-10/     # Advanced multi-agent systems (Python)
├── Workshop/               # Hands-on workshop materials
│   ├── samples/           # Workshop Python samples with utilities
│   │   ├── session01/     # Chat bootstrap samples
│   │   ├── session02-06/  # Progressive workshop sessions
│   │   └── util/          # Workshop utility modules
│   ├── notebooks/         # Jupyter notebook tutorials
│   └── scripts/           # Validation and testing tools
├── translations/          # Multi-language translations (50+ languages)
├── translated_images/     # Localized images
└── imgs/                  # Course images and assets
```

## पूर्वापेक्षाहरू

### आवश्यक उपकरणहरू

- **Python 3.8+** - AI/ML नमूनाहरू र नोटबुकहरूको लागि
- **Node.js 16+** - Electron नमूना अनुप्रयोगको लागि
- **Git** - संस्करण नियन्त्रणको लागि
- **Microsoft Foundry Local** - AI मोडेलहरू स्थानीय रूपमा चलाउनको लागि

### सिफारिस गरिएका उपकरणहरू

- **Visual Studio Code** - Python, Jupyter, र Pylance एक्सटेन्सनहरूसहित
- **Windows Terminal** - राम्रो कमाण्ड-लाइन अनुभवको लागि (Windows प्रयोगकर्ताहरू)
- **Docker** - कन्टेनराइज्ड विकासको लागि (वैकल्पिक)

### प्रणाली आवश्यकताहरू

- **RAM**: न्यूनतम ८GB, बहु-मोडेल परिदृश्यहरूको लागि १६GB+ सिफारिस
- **स्टोरेज**: मोडेलहरू र निर्भरताहरूको लागि १०GB+ खाली ठाउँ
- **OS**: Windows 10/11, macOS 11+, वा Linux (Ubuntu 20.04+)
- **हार्डवेयर**: AVX2 समर्थन भएको CPU; GPU (CUDA, Qualcomm NPU) वैकल्पिक तर सिफारिस गरिएको

### ज्ञान पूर्वापेक्षाहरू

- Python प्रोग्रामिङको आधारभूत समझ
- कमाण्ड-लाइन इन्टरफेसहरूसँग परिचितता
- AI/ML अवधारणाहरूको समझ (नमूना विकासको लागि)
- Git कार्यप्रवाहहरू र पुल अनुरोध प्रक्रियाहरू

## सेटअप कमाण्डहरू

### रिपोजिटरी सेटअप

```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners.git
cd edgeai-for-beginners

# No build step required - this is primarily an educational content repository
```

### Python नमूना सेटअप (Module08 र कार्यशाला नमूनाहरू)

```bash
# Create and activate virtual environment
python -m venv .venv
# On Windows
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# Install Foundry Local SDK and dependencies
pip install foundry-local-sdk openai

# Install additional dependencies for Module08 samples
cd Module08
pip install -r requirements.txt

# Install Workshop dependencies
cd ../Workshop
pip install -r requirements.txt
```

### Node.js नमूना सेटअप (नमूना ०८ - Windows Chat App)

```bash
cd Module08/samples/08
npm install

# Start in development mode
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Create installer
npm run dist
```

### Foundry Local सेटअप

Foundry Local नमूनाहरू चलाउन आवश्यक छ। आधिकारिक रिपोजिटरीबाट डाउनलोड र स्थापना गर्नुहोस्:

**स्थापना:**
- **Windows**: `winget install Microsoft.FoundryLocal`
- **macOS**: `brew tap microsoft/foundrylocal && brew install foundrylocal`
- **म्यानुअल**: [रिलिज पृष्ठ](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/releases) बाट डाउनलोड गर्नुहोस्

**द्रुत सुरु:**
```bash
# Run your first model (auto-downloads if needed)
foundry model run phi-4-mini

# List available models
foundry model ls

# Check service status
foundry service status
```

**नोट**: Foundry Local ले तपाईंको हार्डवेयरको लागि उत्तम मोडेल भेरियन्ट स्वचालित रूपमा चयन गर्दछ (CUDA GPU, Qualcomm NPU, वा CPU)।

## विकास कार्यप्रवाह

### सामग्री विकास

यो रिपोजिटरी मुख्य रूपमा **Markdown शैक्षिक सामग्री** समावेश गर्दछ। परिवर्तन गर्दा:

1. उपयुक्त मोड्युल निर्देशिकाहरूमा `.md` फाइलहरू सम्पादन गर्नुहोस्
2. विद्यमान स्वरूपण ढाँचाहरू अनुसरण गर्नुहोस्
3. कोड उदाहरणहरू सटीक र परीक्षण गरिएको सुनिश्चित गर्नुहोस्
4. आवश्यक परेमा सम्बन्धित अनुवादित सामग्री अद्यावधिक गर्नुहोस् (वा स्वचालनलाई यसलाई ह्यान्डल गर्न दिनुहोस्)

### नमूना अनुप्रयोग विकास

Module08 Python नमूनाहरूको लागि (नमूनाहरू ०१-०७, ०९-१०):
```bash
cd Module08
python samples/01/chat_quickstart.py "Test message"
```

कार्यशाला Python नमूनाहरूको लागि:
```bash
cd Workshop/samples/session01
python chat_bootstrap.py "Test message"
```

Electron नमूनाको लागि (नमूना ०८):
```bash
cd Module08/samples/08
npm run dev  # Development with hot reload
```

### नमूना अनुप्रयोग परीक्षण

Python नमूनाहरूमा स्वचालित परीक्षणहरू छैनन् तर तिनीहरू चलाएर मान्य गर्न सकिन्छ:
```bash
# Test basic chat functionality
python samples/01/chat_quickstart.py "Hello"

# Test with specific model
set MODEL=phi-4-mini
python samples/02/openai_sdk_client.py
```

Electron नमूनामा परीक्षण पूर्वाधार छ:
```bash
cd Module08/samples/08
npm test           # Run unit tests
npm run test:e2e   # Run end-to-end tests
npm run lint       # Check code style
```

## परीक्षण निर्देशनहरू

### सामग्री मान्यता

रिपोजिटरीले स्वचालित अनुवाद कार्यप्रवाह प्रयोग गर्दछ। अनुवादहरूको लागि कुनै म्यानुअल परीक्षण आवश्यक छैन।

**सामग्री परिवर्तनहरूको लागि म्यानुअल मान्यता:**
1. `.md` फाइलहरू पूर्वावलोकन गरेर Markdown रेंडरिङ समीक्षा गर्नुहोस्
2. सबै लिंकहरू मान्य लक्ष्यहरूमा संकेत गर्छन् भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्
3. दस्तावेजमा समावेश गरिएका कुनै पनि कोड स्निपेटहरू परीक्षण गर्नुहोस्
4. छविहरू सही रूपमा लोड हुन्छन् भनी जाँच गर्नुहोस्

### नमूना अनुप्रयोग परीक्षण

**Module08/samples/08 (Electron अनुप्रयोग) मा व्यापक परीक्षण छ:**
```bash
cd Module08/samples/08

# Run all tests
npm test

# Run unit tests only
npm test -- --testPathPattern=unit

# Run integration tests
npm run test:integration

# Run E2E tests
npm run test:e2e

# Check test coverage
npm test -- --coverage
```

**Python नमूनाहरू म्यानुअल रूपमा परीक्षण गर्नुपर्छ:**
```bash
# Module08 samples
python samples/01/chat_quickstart.py "Test prompt"
python samples/04/chainlit_rag.py
python samples/09/multi_agent_system.py

# Workshop samples
cd Workshop/samples/session01
python chat_bootstrap.py "Test prompt"

# Use Workshop validation tools
cd Workshop/scripts
python validate_samples.py  # Validate syntax and imports
python test_samples.py      # Run smoke tests
```

## कोड शैली दिशानिर्देशहरू

### Markdown सामग्री

- लगातार शीर्षक पदानुक्रम प्रयोग गर्नुहोस् (# शीर्षकको लागि, ## मुख्य खण्डहरूको लागि, ### उपखण्डहरूको लागि)
- भाषा निर्दिष्ट गर्ने कोड ब्लकहरू समावेश गर्नुहोस्: ```python, ```bash, ```javascript
- तालिका, सूची, र जोड दिनको लागि विद्यमान स्वरूपण अनुसरण गर्नुहोस्
- लाइनहरू पढ्न मिल्ने बनाउनुहोस् (~८०-१०० अक्षरहरूको लक्ष्य राख्नुहोस्, तर कडा रूपमा होइन)
- आन्तरिक सन्दर्भहरूको लागि सापेक्ष लिंकहरू प्रयोग गर्नुहोस्

### Python कोड शैली

- PEP 8 सम्मेलनहरू अनुसरण गर्नुहोस्
- उपयुक्त ठाउँमा प्रकार संकेतहरू प्रयोग गर्नुहोस्
- कार्यहरू र कक्षाहरूको लागि डकस्ट्रिङहरू समावेश गर्नुहोस्
- अर्थपूर्ण भेरिएबल नामहरू प्रयोग गर्नुहोस्
- कार्यहरूलाई केन्द्रित र संक्षिप्त राख्नुहोस्

### JavaScript/Node.js कोड शैली

```bash
# Electron sample follows ESLint configuration
cd Module08/samples/08
npm run lint        # Check for style issues
npm run lint:fix    # Auto-fix style issues
npm run format      # Format with Prettier
```

**मुख्य सम्मेलनहरू:**
- नमूना ०८ मा प्रदान गरिएको ESLint कन्फिगरेसन
- कोड स्वरूपणको लागि Prettier प्रयोग गर्नुहोस्
- आधुनिक ES6+ सिन्ट्याक्स प्रयोग गर्नुहोस्
- कोडबेसमा विद्यमान ढाँचाहरू अनुसरण गर्नुहोस्

## पुल अनुरोध दिशानिर्देशहरू

### योगदान कार्यप्रवाह

1. **रिपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्** र `main` बाट नयाँ शाखा सिर्जना गर्नुहोस्
2. **तपाईंको परिवर्तनहरू गर्नुहोस्** कोड शैली दिशानिर्देशहरू अनुसरण गर्दै
3. **परीक्षण गर्नुहोस्** माथि दिइएको परीक्षण निर्देशनहरू प्रयोग गरेर
4. **स्पष्ट सन्देशहरूसहित कमिट गर्नुहोस्** परम्परागत कमिट ढाँचाको अनुसरण गर्दै
5. **तपाईंको फोर्कमा पुश गर्नुहोस्** र पुल अनुरोध सिर्जना गर्नुहोस्
6. **समीक्षा क्रममा मर्मतकर्ताहरूको प्रतिक्रिया दिनुहोस्**

### शाखा नामकरण सम्मेलन

- `feature/<module>-<description>` - नयाँ सुविधाहरू वा सामग्रीको लागि
- `fix/<module>-<description>` - बग सुधारको लागि
- `docs/<description>` - दस्तावेज सुधारको लागि
- `refactor/<description>` - कोड पुनः संरचनाको लागि

### कमिट सन्देश ढाँचा

[Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) अनुसरण गर्नुहोस्:

```
<type>(<scope>): <description>

[optional body]

[optional footer]
```

**उदाहरणहरू:**
```
feat(Module08): add intent-based routing notebook
docs(AGENTS): update Foundry Local setup instructions
fix(samples/08): resolve Electron build issue
```

### शीर्षक ढाँचा
```
[ModuleXX] Brief description of change
```
or
```
[Module08/samples/XX] Description for sample changes
```

### आचार संहिता

सबै योगदानकर्ताहरूले [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) अनुसरण गर्नुपर्छ। कृपया योगदान गर्नु अघि [CODE_OF_CONDUCT.md](CODE_OF_CONDUCT.md) समीक्षा गर्नुहोस्।

### पेश गर्नु अघि

**सामग्री परिवर्तनहरूको लागि:**
- सबै संशोधित Markdown फाइलहरू पूर्वावलोकन गर्नुहोस्
- लिंकहरू र छविहरू काम गर्छन् भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्
- टाइपो र व्याकरण त्रुटिहरूको लागि जाँच गर्नुहोस्

**नमूना कोड परिवर्तनहरूको लागि (Module08/samples/08):**
```bash
npm run lint
npm test
```

**Python नमूना परिवर्तनहरूको लागि:**
- नमूना सफलतापूर्वक चल्छ भनी परीक्षण गर्नुहोस्
- त्रुटि ह्यान्डलिङ काम गर्छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्
- Foundry Local सँग अनुकूलता जाँच गर्नुहोस्

### समीक्षा प्रक्रिया

- शैक्षिक सामग्री परिवर्तनहरू सटीकता र स्पष्टताको लागि समीक्षा गरिन्छ
- कोड नमूनाहरू कार्यक्षमताको लागि परीक्षण गरिन्छ
- अनुवाद अपडेटहरू GitHub Actions द्वारा स्वचालित रूपमा ह्यान्डल गरिन्छ

## अनुवाद प्रणाली

**महत्वपूर्ण:** यो रिपोजिटरीले GitHub Actions मार्फत स्वचालित अनुवाद प्रयोग गर्दछ।

- अनुवादहरू `/translations/` निर्देशिकामा छन् (५०+ भाषाहरू)
- `co-op-translator.yml` कार्यप्रवाह मार्फत स्वचालित
- **अनुवाद फाइलहरू म्यानुअल रूपमा सम्पादन नगर्नुहोस्** - तिनीहरू अधिलेखित हुनेछन्
- मूल अंग्रेजी स्रोत फाइलहरू मात्र सम्पादन गर्नुहोस् रूट र मोड्युल निर्देशिकाहरूमा
- `main` शाखामा पुश गर्दा अनुवादहरू स्वचालित रूपमा उत्पन्न हुन्छन्

## Foundry Local एकीकरण

Module08 का अधिकांश नमूनाहरू Microsoft Foundry Local चलिरहेको आवश्यक छ।

### स्थापना र सेटअप

**Foundry Local स्थापना गर्नुहोस्:**
```bash
# Windows
winget install Microsoft.FoundryLocal

# macOS
brew tap microsoft/foundrylocal
brew install foundrylocal
```

**Python SDK स्थापना गर्नुहोस्:**
```bash
pip install foundry-local-sdk openai
```

### Foundry Local सुरु गर्दै
```bash
# Start service and run a model (auto-downloads if needed)
foundry model run phi-3.5-mini

# Or use model aliases for automatic hardware optimization
foundry model run phi-4-mini
foundry model run qwen2.5-0.5b
foundry model run qwen2.5-coder-0.5b

# Check service status
foundry service status

# List available models
foundry model ls
```

### SDK प्रयोग (Python)
```python
from foundry_local import FoundryLocalManager
import openai

# Use model alias for automatic hardware optimization
alias = "phi-4-mini"

# Create manager (auto-starts service and loads model)
manager = FoundryLocalManager(alias)

# Configure OpenAI client for local Foundry service
client = openai.OpenAI(
    base_url=manager.endpoint,
    api_key=manager.api_key
)

# Use the model
response = client.chat.completions.create(
    model=manager.get_model_info(alias).id,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
```

### Foundry Local प्रमाणित गर्दै
```bash
# Service status and endpoint
foundry service status

# List loaded models (REST API)
curl http://localhost:<port>/v1/models

# Note: Port is displayed when running 'foundry service status'
```

### नमूनाहरूको लागि वातावरण चरहरू

अधिकांश नमूनाहरूले यी वातावरण चरहरू प्रयोग गर्छन्:
```bash
# Foundry Local configuration
# Note: The SDK (FoundryLocalManager) automatically detects endpoint
set MODEL=phi-4-mini  # or phi-3.5-mini, qwen2.5-0.5b, qwen2.5-coder-0.5b
set API_KEY=            # Not required for local usage

# Manual endpoint (if not using SDK)
# Port is shown via 'foundry service status'
set BASE_URL=http://localhost:<port>

# For Azure OpenAI fallback (optional)
set AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com
set AZURE_OPENAI_API_KEY=your-api-key
set AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-08-01-preview
```

**नोट**: `FoundryLocalManager` प्रयोग गर्दा, SDK ले सेवा खोजी र मोडेल लोडिङ स्वचालित रूपमा ह्यान्डल गर्दछ। मोडेल उपनामहरू (जस्तै `phi-3.5-mini`) ले तपाईंको हार्डवेयरको लागि उत्तम भेरियन्ट सुनिश्चित गर्छ।

## निर्माण र परिनियोजन

### सामग्री परिनियोजन

यो रिपोजिटरी मुख्य रूपमा दस्तावेजीकरण हो - सामग्रीको लागि कुनै निर्माण प्रक्रिया आवश्यक छैन।

### नमूना अनुप्रयोग निर्माण

**Electron अनुप्रयोग (Module08/samples/08):**
```bash
cd Module08/samples/08

# Development build
npm run dev

# Production build
npm run build

# Create Windows installer
npm run dist

# Create portable executable
npm run pack
```

**Python नमूनाहरू:**
कुनै निर्माण प्रक्रिया छैन - नमूनाहरू Python इन्टरप्रिटरसँग सिधै चलाइन्छ।

## सामान्य समस्याहरू र समस्या समाधान

> **टिप्स**: [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners/issues) मा ज्ञात समस्याहरू र समाधानहरूको लागि जाँच गर्नुहोस्।

### गम्भीर समस्याहरू (ब्लकिंग)

#### Foundry Local चलिरहेको छैन
**समस्या:** नमूनाहरू जडान त्रुटिहरूसँग असफल हुन्छन्

**समाधान:**
```bash
# Check if service is running
foundry service status

# Start service with a model
foundry model run phi-4-mini

# Or explicitly start service
foundry service start

# List loaded models
foundry model ls

# Verify via REST API (port shown in 'foundry service status')
curl http://localhost:<port>/v1/models
```

### सामान्य समस्याहरू (मध्यम)

#### Python भर्चुअल वातावरण समस्याहरू
**समस्या:** मोड्युल आयात त्रुटिहरू

**समाधान:**
```bash
# Ensure virtual environment is activated
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# Reinstall dependencies
pip install -r requirements.txt
```

#### Electron निर्माण समस्याहरू
**समस्या:** npm install वा निर्माण असफलता

**समाधान:**
```bash
cd Module08/samples/08
# Clean install
npm run clean
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
```

### कार्यप्रवाह समस्याहरू (सामान्य)

#### अनुवाद कार्यप्रवाह द्वन्द्व
**समस्या:** अनुवाद PR तपाईंको परिवर्तनहरूसँग द्वन्द्वमा छ

**समाधान:**
- केवल अंग्रेजी स्रोत फाइलहरू सम्पादन गर्नुहोस्
- स्वचालित अनुवाद कार्यप्रवाहलाई अनुवादहरू ह्यान्डल गर्न दिनुहोस्
- यदि द्वन्द्वहरू उत्पन्न हुन्छन् भने, अनुवादहरू मर्ज भएपछि `main` लाई तपाईंको शाखामा मर्ज गर्नुहोस्

#### मोडेल डाउनलोड असफलता
**समस्या:** Foundry Local मोडेलहरू डाउनलोड गर्न असफल हुन्छ

**समाधान:**
```bash
# Check internet connectivity
# Clear model cache and retry
foundry model remove <model-alias>
foundry model run <model-alias>

# Check available disk space (models can be 2-16GB)
# Verify firewall settings allow downloads
```

## थप स्रोतहरू

### शिक्षण पथहरू
- **सुरुवाती पथ:** मोड्युल ०१-०२ (७-९ घण्टा)
- **मध्यवर्ती पथ:** मोड्युल ०३-०४ (९-११ घण्टा)
- **उन्नत पथ:** मोड्युल ०५-०७ (१२-१५ घण्टा)
- **विशेषज्ञ पथ:** मोड्युल ०८ (८-१० घण्टा)
- **व्यावहारिक कार्यशाला:** कार्यशाला सामग्रीहरू (६-८ घण्टा)

### प्रमुख मोड्युल सामग्री
- **Module01:** EdgeAI का आधारभूत कुराहरू र वास्तविक संसारका केस अध्ययनहरू
- **Module02:** साना भाषा मोडेल (SLM) परिवारहरू र आर्किटेक्चरहरू
- **Module03:** स्थानीय र क्लाउड परिनियोजन रणनीतिहरू
- **Module04:** विभिन्न फ्रेमवर्कहरूसँग मोडेल अनुकूलन (Llama.cpp, Microsoft Olive, OpenVINO, Qualcomm QNN, Apple MLX)
- **Module05:** SLMOps - उत्पादन सञ्चालनहरू
- **Module06:** AI एजेन्टहरू र कार्य कलिंग
- **Module07:** प्लेटफर्म-विशिष्ट कार्यान्वयनहरू
- **Module08:** Foundry Local टूलकिटसँग १० व्यापक नमूनाहरू

### बाह्य निर्भरताहरू
- [Microsoft Foundry Local](https://github.com/microsoft/Foundry-Local) - OpenAI-संगत API सहितको स्थानीय AI मोडेल रनटाइम
  - [दस्तावेजीकरण](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/blob/main/docs/README.md)
  - [Python SDK](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/tree/main/sdk/python)
  - [JavaScript SDK](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/tree/main/sdk/javascript)
- [Llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) - अनुकूलन फ्रेमवर्क
- [Microsoft Olive](https://microsoft.github.io/Olive/) - मोडेल अनुकूलन टूलकिट
- [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/) - Intel को अनुकूलन टूलकिट

## परियोजना-विशिष्ट नोटहरू

### Module08 नमूना अनुप्रयोगहरू

रिपोजिटरीमा १० व्यापक नमूना अनुप्रयोगहरू समावेश छन्:

1. **01-REST Chat Quickstart** - आधारभूत OpenAI SDK एकीकरण
2. **02-OpenAI SDK Integration** - उन्नत SDK सुविधाहरू
3. **03-Model Discovery & Benchmarking** - मोडेल तुलना उपकरणहरू
4. **04-Chainlit RAG Application** - पुनःप्राप्ति-संवर्धित उत्पादन
5. **05-Multi-Agent Orchestration** - आधारभूत एजेन्ट समन्वय
6. **06-Models-as-Tools Router** - बौद्धिक मोडेल राउटिङ
7. **07-Direct API Client** - कम-स्तर API एकीकरण
8. **08-Windows 11 Chat App** - देशी Electron डेस्कटप अनुप्र
10. **10-फाउन्ड्री टूल्स फ्रेमवर्क** - LangChain/Semantic Kernel एकीकरण

### कार्यशाला नमूना अनुप्रयोगहरू

कार्यशालामा ६ प्रगतिशील सत्रहरू समावेश छन् जसमा व्यावहारिक कार्यान्वयनहरू छन्:

1. **सत्र ०१** - फाउन्ड्री लोकल एकीकरणसँग च्याट बुटस्ट्र्याप
2. **सत्र ०२** - RAG पाइपलाइन र RAGAS सँग मूल्याङ्कन
3. **सत्र ०३** - ओपन-सोर्स मोडेलहरूको बेंचमार्किङ
4. **सत्र ०४** - मोडेल तुलना र चयन
5. **सत्र ०५** - मल्टि-एजेन्ट अर्केस्ट्रेसन प्रणालीहरू
6. **सत्र ०६** - मोडेल रुटिङ र पाइपलाइन व्यवस्थापन

प्रत्येक नमूनाले फाउन्ड्री लोकलसँग एज एआई विकासका विभिन्न पक्षहरू प्रदर्शन गर्दछ।

### प्रदर्शन विचारहरू

- SLMs एजमा तैनातीको लागि अनुकूलित छन् (२-१६GB RAM)
- स्थानीय इनफरेन्सले ५०-५००ms प्रतिक्रिया समय प्रदान गर्दछ
- क्वान्टाइजेसन प्रविधिहरूले ७५% आकार घटाउने र ८५% प्रदर्शन कायम राख्ने क्षमता प्राप्त गर्दछ
- स्थानीय मोडेलहरूसँग वास्तविक-समय संवाद क्षमता

### सुरक्षा र गोपनीयता

- सबै प्रक्रिया स्थानीय रूपमा हुन्छ - कुनै पनि डेटा क्लाउडमा पठाइँदैन
- गोपनीयता-संवेदनशील अनुप्रयोगहरू (स्वास्थ्य सेवा, वित्त) को लागि उपयुक्त
- डेटा सार्वभौमिकता आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ
- फाउन्ड्री लोकल पूर्ण रूपमा स्थानीय हार्डवेयरमा चल्छ

## सहयोग प्राप्त गर्ने तरिका

### दस्तावेज

- **मुख्य README**: [README.md](README.md) - रिपोजिटरी अवलोकन र सिकाइ मार्गहरू
- **अध्ययन मार्गदर्शक**: [STUDY_GUIDE.md](STUDY_GUIDE.md) - सिकाइ स्रोतहरू र समयरेखा
- **सहयोग**: [SUPPORT.md](SUPPORT.md) - सहयोग प्राप्त गर्ने तरिका
- **सुरक्षा**: [SECURITY.md](SECURITY.md) - सुरक्षा समस्याहरू रिपोर्ट गर्ने तरिका

### समुदाय सहयोग

- **GitHub Issues**: [बग रिपोर्ट गर्नुहोस् वा सुविधाहरूको अनुरोध गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners/issues)
- **GitHub Discussions**: [प्रश्न सोध्नुहोस् र विचारहरू साझा गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners/discussions)
- **Foundry Local Issues**: [फाउन्ड्री लोकलसँग प्राविधिक समस्याहरू](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/issues)

### सम्पर्क

- **रखवाला**: [CODEOWNERS](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners/blob/main/.github/CODEOWNERS) हेर्नुहोस्
- **सुरक्षा समस्याहरू**: [SECURITY.md](SECURITY.md) मा जिम्मेवार प्रकटीकरणको पालना गर्नुहोस्
- **Microsoft Support**: उद्यम सहयोगको लागि, Microsoft ग्राहक सेवासँग सम्पर्क गर्नुहोस्

### थप स्रोतहरू

- **Microsoft Learn**: [एआई र मेसिन लर्निङ सिकाइ मार्गहरू](https://learn.microsoft.com/training/browse/?products=ai-services)
- **Foundry Local Documentation**: [आधिकारिक दस्तावेज](https://github.com/microsoft/Foundry-Local/blob/main/docs/README.md)
- **समुदाय नमूनाहरू**: समुदाय योगदानहरूको लागि [GitHub Discussions](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners/discussions) हेर्नुहोस्

---

**यो एज एआई विकास सिकाउनेमा केन्द्रित शैक्षिक रिपोजिटरी हो। प्राथमिक योगदान ढाँचा शैक्षिक सामग्री सुधार गर्ने र एज एआई अवधारणाहरू प्रदर्शन गर्ने नमूना अनुप्रयोगहरू थप्ने/सुधार गर्ने हो।**

---

**अस्वीकरण**:  
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।