fsharp-ai-tools

(★ 211)

TensorFlow API for F# + F# for AI Models eDSL

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)
  • .gitignore
  • Dockerfile
  • entrypoint.sh
  • FSAI.sln
  • fsharplint.json
  • LICENSE
  • LIVE.md
  • README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/fsprojects/fsharp-ai-tools

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd fsharp-ai-tools

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -t fsharp-ai-tools .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 fsharp-ai-tools

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. .NET

보통
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • .NET SDK dotnet 명령어를 쓰기 위한 SDK입니다.
git clone http://github.com/dotnet/fsharp

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

dotnet build FSharp.Compiler.PortaCode

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

dotnet build fsharp-ai-tools

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

dotnet fsi tools\fsx2nb.fsx -i script\sample.fsx

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

dotnet build

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ dotnet run 실행 후 터미널에 나타나는 안내 메시지나 주소를 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

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