gpt code interpreter

Intérprete de códigos con GPT-3.5 / GPT-4

Bienvenido al proyecto Code Interpreter. Este software emula ChatGPT de OpenAI localmente, agregando características y capacidades adicionales. A diferencia del modelo de OpenAI, esta solución avanzada admite múltiples núcleos de Jupyter, permite a los usuarios instalar paquetes adicionales y proporciona acceso ilimitado a archivos.

Descripción del proyecto

El intérprete de código incorporado de ChatGPT es versátil y funciona como un intérprete de Python dentro de un entorno de pruebas seguro y con firewall. Puede gestionar cargas y descargas de archivos, interactuar con una sesión duradera (sujeta a un límite de tiempo superior) y realizar otras tareas esenciales.

Nuestro intérprete local amplía este modelo para proporcionar una funcionalidad más amplia:

• Un chatbot diseñado específicamente basado en la implementación familiar y fácil de usar de ChatGPT.
• La capacidad de ejecutar códigos Python y NodeJS dentro de un entorno de notebook Jupyter, implementado dentro de un contenedor Docker.
• Compatibilidad con múltiples núcleos, cortesía de Jupyter, lo que fomenta la versatilidad de la programación.
• Un sistema de acceso a archivos sin restricciones sin limitación de tamaño o tipo de archivo.

Estas funciones están diseñadas para que los beneficios de la programación estén disponibles para una audiencia más amplia.

Las aplicaciones prometedoras de nuestro intérprete de código incluyen:

• Realización de operaciones matemáticas cuantitativas y cualitativas.
• Realización de análisis y visualización de datos detallados.
• Facilitar la conversión de archivos entre diferentes formatos.

Las posibilidades sólo están limitadas por tu creatividad y exploración.

Vídeo de demostración

Aquí hay una breve demostración del proyecto:

Estructura del repositorio

Este repositorio consta de tres directorios:

1. client : este directorio contiene una aplicación React que proporciona la interfaz de usuario del chatbot.
2. server : este directorio alberga el servidor, que responde a las solicitudes de la aplicación React.
3. jupyter_client : este directorio incluye un Dockerfile y los archivos esenciales necesarios para iniciar el entorno del servidor portátil Jupyter.

Empezando

Antes de comenzar, asegúrese de tener Docker, Node.js y npm instalados.

Cómo instalar

Aquí están las instrucciones de instalación:

Paso 1: creación de imágenes de Docker

Navegue hasta el directorio raíz que contiene el Dockerfile e ingrese el comando de compilación de Docker.

docker build -t jupyter_api . 

Paso 2: Implementación del contenedor Docker

Tras la compilación exitosa de la imagen de Docker, inicie el contenedor de Docker con:

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

Paso 3: instalar dependencias

Navegue a las carpetas client y server e instale las dependencias usando el comando npm install .

Paso 4: ejecutar el servidor y el cliente

Luego, inicie el servidor y el cliente navegando a sus respectivos directorios y usando el comando npm start .

Hacer

El proyecto se encuentra actualmente en su etapa alfa y busca activamente contribuciones para mejorar sus capacidades. El repositorio se basa sustancialmente en la aplicación React de chat en vivo de IdoBouskila. Como soy principalmente un desarrollador backend, busco ayuda, especialmente de desarrolladores frontend, para mejorar la estética y la funcionalidad generales de este proyecto.

Las áreas clave para mejorar incluyen:

• Optimización de la interfaz de chat.
• Facilitar el uso selectivo del lenguaje por sala (por ejemplo, permitir solo Python o NodeJS en una sala determinada). Actualmente, las salas pueden utilizar ambos idiomas indistintamente.
• Agregar más opciones de modelo, incluidas temperatura, top_p, max_tokens, etc.

Contribuyendo

Las contribuciones son muy apreciadas. Bifurque este repositorio y envíe una solicitud de extracción para proponer sus cambios.

Licencia

El software de este repositorio opera bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Descargo de responsabilidad: debe tener algún control sobre Docker, NodeJS y React para interactuar de manera efectiva con este software. Si es nuevo, consulte la documentación y las guías oficiales de Docker, Node.js, npm y React.