GenAIBook
1.0.0
Bienvenue dans le dépôt de code associé à mon livre Generative AI in Action , publié par Manning.
Ce dépôt contient quelques éléments qui pourraient être intéressants :
Le code du livre fonctionne avec la nouvelle API (v1.0) récemment mise à jour par OpenAI. Si vous disposez d'une ancienne version du package (v0.28), effectuez une mise à niveau vers la dernière version pour que le code fonctionne. Pour mettre à niveau le package, vous pouvez exécuter la commande suivante : pip install --upgrade openai . Si vous utilisez conda, vous pouvez exécuter la commande : conda update openai . |
Avant de commencer les instructions d'installation, comme indiqué dans le livre, nous supposons que vous avez installé les dépendances de base suivantes. Pour la plupart des développeurs et des data scientists, ces éléments seraient déjà en place et aucune étape supplémentaire ne serait peut-être nécessaire.
Remarque : Si l'un de ces éléments est manquant et nécessite des instructions étape par étape, consultez les instructions détaillées d'installation des dépendances.
3.7.1 ou ultérieure ; nous utilisons la version 3.11.3 pour le livre.python --versionconda pour le livre, mais vous pouvez utiliser celui que vous préférez.Les étapes à suivre pour rendre l'environnement opérationnel peuvent être trouvées dans les instructions d'installation.
Le code du livre est organisé par chapitres comme prévu et se trouve dans le dossier appelé chapters . Vous trouverez un dossier pour chaque chapitre suivant la convention ch{numéro-chapitre}.
Vous pouvez trouver certaines fonctions et programmes utilitaires dans le dossier utils .
En plus du code du chapitre, une application Web entièrement fonctionnelle rassemble toutes les différentes constructions dans une application Web facile à naviguer que vous pouvez exécuter localement. Le code correspondant se trouve dans le dossier webapp . ?
Remarque : L'application Web sert uniquement de référence à exécuter localement et n'est pas exposée à Internet. Il ne dispose pas de tous les proxys et contrôles nécessaires que l’on pourrait créer lors de l’exposition d’une application à Internet.
Le LLM et l’IA générative sont encore relativement nouveaux et, par conséquent, il existe une liste fascinante de recherches très actives. Vous pouvez trouver un pointeur vers plusieurs d'entre eux dans le dossier paper . Ceux-ci sont organisés par chapitre pour vous aider à naviguer.
Le lecteur n’est pas censé les connaître, mais comme pour la plupart des choses, il est toujours bon d’approfondir et d’approfondir certains de ces concepts pour une compréhension meilleure et plus complète.
Vous pouvez consulter mon profil GitHub pour connaître les différentes manières de nous contacter. Si vous avez des questions ou des problèmes, veuillez soumettre un problème.
Le travail dans le cadre de ce référentiel est partagé sous licence MIT. En résumé, il s'agit d'une licence permissive courte et simple avec des conditions exigeant uniquement la préservation des mentions de droit d'auteur et de licence. Les œuvres sous licence, modifiées et plus volumineuses peuvent être distribuées sous différentes conditions et sans code source.
