gpt code interpreter

Code-Interpreter mit GPT-3.5 / GPT-4

Willkommen beim Code Interpreter-Projekt. Diese Software emuliert OpenAIs ChatGPT lokal und fügt zusätzliche Funktionen und Fähigkeiten hinzu. Im Gegensatz zum OpenAI-Modell unterstützt diese fortschrittliche Lösung mehrere Jupyter-Kernel, ermöglicht Benutzern die Installation zusätzlicher Pakete und bietet unbegrenzten Dateizugriff.

Projektbeschreibung

Der integrierte Code-Interpreter von ChatGPT ist vielseitig und fungiert als Python-Interpreter in einer sicheren und durch eine Firewall geschützten Sandbox-Umgebung. Es kann Datei-Uploads und -Downloads verwalten, eine Verbindung zu einer längeren Sitzung herstellen (vorbehaltlich einer zeitlichen Obergrenze) und andere wichtige Aufgaben ausführen.

Unser lokaler Interpreter erweitert dieses Modell, um umfangreichere Funktionen bereitzustellen:

• Ein speziell entwickelter Chatbot, der auf der vertrauten und benutzerfreundlichen Implementierung von ChatGPT basiert.
• Die Möglichkeit, Python- und NodeJS-Codes in einer Jupyter-Notebook-Umgebung auszuführen, bereitgestellt in einem Docker-Container.
• Unterstützung mehrerer Kernel dank Jupyter, was die Vielseitigkeit der Programmierung fördert.
• Ein uneingeschränktes Dateizugriffssystem ohne Einschränkung der Dateigröße oder des Dateityps.

Diese Funktionen sollen die Vorteile des Programmierens einem breiteren Publikum zugänglich machen.

Zu den vielversprechenden Anwendungen unseres Code-Interpreters gehören:

• Durchführung quantitativer und qualitativer mathematischer Operationen.
• Durchführung detaillierter Datenanalysen und Visualisierung.
• Erleichtert die Dateikonvertierung zwischen verschiedenen Formaten.

Die Möglichkeiten sind nur durch Ihre Kreativität und Entdeckungsreise begrenzt.

Demo-Video

Hier ist eine kurze Demo des Projekts:

Repository-Struktur

Dieses Repository besteht aus drei Verzeichnissen:

1. client : Dieses Verzeichnis enthält eine React-Anwendung, die die Benutzeroberfläche des Chatbots bereitstellt.
2. server : In diesem Verzeichnis befindet sich der Server, der auf Anfragen der React-Anwendung antwortet.
3. jupyter_client : Dieses Verzeichnis enthält eine Docker-Datei und die wesentlichen Dateien, die zum Starten der Jupyter-Notebook-Serverumgebung erforderlich sind.

Erste Schritte

Bevor Sie beginnen, stellen Sie bitte sicher, dass Docker, Node.js und npm installiert sind.

Anleitung zur Installation

Hier sind die Installationsanweisungen:

Schritt 1: Docker-Image-Erstellung

Navigieren Sie zum Stammverzeichnis, das die Dockerfile enthält, und geben Sie den Docker-Build-Befehl ein.

docker build -t jupyter_api . 

Schritt 2: Docker-Container-Bereitstellung

Nachdem das Docker-Image erfolgreich erstellt wurde, starten Sie den Docker-Container mit:

docker run -p 5008:5008 -p 8888:8888 jupyter_api

Schritt 3: Abhängigkeiten installieren

Navigieren Sie zu den client und server und installieren Sie die Abhängigkeiten mit dem Befehl npm install .

Schritt 4: Führen Sie den Server und den Client aus

Starten Sie dann den Server und den Client, indem Sie in ihre jeweiligen Verzeichnisse navigieren und den Befehl npm start verwenden.

Zu erledigen

Das Projekt befindet sich derzeit in der Alpha-Phase und sucht aktiv nach Beiträgen zur Verbesserung seiner Fähigkeiten. Das Repository basiert im Wesentlichen auf der Live-Chat-React-Anwendung von IdoBouskila. Da ich in erster Linie ein Backend-Entwickler bin, suche ich Hilfe, insbesondere von Frontend-Entwicklern, um die Gesamtästhetik und Funktionalität dieses Projekts zu verbessern.

Zu den wichtigsten Verbesserungsbereichen gehören:

• Optimierung der Chat-Oberfläche.
• Ermöglichen der selektiven Sprachverwendung pro Raum (z. B. Erlauben nur Python oder NodeJS in einem bestimmten Raum). Derzeit können in Räumen beide Sprachen austauschbar verwendet werden.
• Hinzufügen weiterer Modelloptionen, einschließlich Temperatur, top_p, max_tokens usw.

Mitwirken

Beiträge werden sehr geschätzt. Bitte forken Sie dieses Repository und senden Sie eine Pull-Anfrage, um Ihre Änderungen vorzuschlagen.

Lizenz

Die Software in diesem Repository läuft unter der MIT-Lizenz. Weitere Informationen finden Sie in der LICENSE-Datei.

Haftungsausschluss: Sie sollten Docker, NodeJS und React beherrschen, um effektiv mit dieser Software interagieren zu können. Wenn Sie neu sind, lesen Sie die offizielle Dokumentation und Anleitungen zu Docker, Node.js, npm und React.