gpt code interpreter
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コードインタープリタープロジェクトへようこそ。このソフトウェアは、OpenAI の ChatGPT をローカルでエミュレートし、追加の機能を追加します。 OpenAI のモデルとは異なり、この高度なソリューションは複数の Jupyter カーネルをサポートし、ユーザーが追加のパッケージをインストールできるようにし、無制限のファイル アクセスを提供します。
ChatGPT の組み込みコード インタープリターは多用途であり、安全でファイアウォールで保護されたサンドボックス環境内で Python インタープリターとして機能します。ファイルのアップロードとダウンロードの管理、長時間持続するセッション (時間の上限あり) とのインターフェース、その他の重要なタスクを実行できます。
私たちのローカル インタプリタはこのモデルを拡張して、より広範な機能を提供します。
これらの機能は、プログラミングの利点をより幅広い視聴者に提供するように設計されています。
当社のコードインタープリタの有望なアプリケーションには次のものがあります。
可能性はあなたの創造性と探求によってのみ制限されます。
以下にプロジェクトの短いデモを示します。
このリポジトリは、次の 3 つのディレクトリで構成されます。
client : このディレクトリには、チャットボットのユーザー インターフェイスを提供する React アプリケーションが含まれています。server : このディレクトリには、React アプリケーションからのリクエストに応答するサーバーが格納されます。jupyter_client : このディレクトリには、Dockerfile と、Jupyter ノートブック サーバー環境を起動するために必要な必須ファイルが含まれています。 始める前に、Docker、Node.js、および npm がインストールされていることを確認してください。
インストール手順は次のとおりです。
Dockerfile含むルート ディレクトリに移動し、Docker build コマンドを入力します。
docker build -t jupyter_api . Docker イメージのビルドが成功したら、次のようにして Docker コンテナを起動します。
docker run -p 5008:5008 -p 8888:8888 jupyter_apiclientとserverフォルダーに移動し、 npm installコマンドを使用して依存関係をインストールします。
次に、それぞれのディレクトリに移動し、 npm startコマンドを使用して、サーバーとクライアントを起動します。
このプロジェクトは現在アルファ段階にあり、機能を強化するための貢献を積極的に求めています。このリポジトリは、実質的に IdoBouskila のライブチャット React アプリケーションに基づいています。私は主にバックエンド開発者であるため、このプロジェクト全体の美しさと機能を改善するために、特にフロントエンド開発者からの支援を求めています。
改善が必要な主な領域は次のとおりです。
貢献を高く評価します。このリポジトリをフォークし、プル リクエストを送信して変更を提案してください。
このリポジトリ内のソフトウェアは、MIT ライセンスに基づいて動作します。詳細については、LICENSE ファイルを確認してください。
免責事項: このソフトウェアと効果的に対話するには、Docker、NodeJS、および React に対する何らかのコマンドが必要です。初めての方は、Docker、Node.js、npm、React の公式ドキュメントとガイドを参照してください。
