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Pretzel は、Jupyter の機能を向上させることを目的とした Jupyter のフォークです。現時点では AI コードの生成と編集、インライン タブ補完、サイドバー チャット、エラー修正を Jupyter に追加しましたが、さらに多くの機能が追加される予定です。
Jupyter から Pretzel への切り替えは、単に Jupyter の改良版であるため、非常に簡単です。 Jupyter の構成、設定、キーバインド、拡張機能はすべて、そのまま使用できます。
pip install pretzelai
次に、 pretzel lab
実行して Web インターフェイスを開きます。または、無料のホスト版を使用してください: pretzelai.app@
と入力すると、関数名と変数名のオートコンプリートがトリガーされます。私たちのロードマップには、次のような機能の構築が含まれています。
pip を使用して Pretzel をインストールする
pip install pretzelai
conda の場合は、最初にconda install pip
を使用して pip をインストールし、次にpip install pretzelai
。
次に、プレッツェルを次のように開始します。
pretzel lab
提供された URL を介して Pretzel インターフェイスにアクセスできるようになります。
独自の AI モデルを使用するには、「構成」セクションを参照してください。
Pretzel のインストールに問題がある場合 (Windows など)、Docker コンテナーで実行できます。
FROM python:3.9-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y
build-essential
gcc
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /root/pretzel
RUN pip install pretzelai
EXPOSE 8888
CMD [ "pretzel" , "lab" , "--ip=0.0.0.0" , "--allow-root" , "--notebook-dir=/root/pretzel" , "--ServerApp.allow_remote_access=True" , "--ServerApp.token=''" , "--no-browser" ]
Dockerfile があるのと同じフォルダーで、 docker build -t pretzel .
pretzel を実行するには、 docker run --name pretzel -p 8888:8888 pretzel
実行できます。コンテナーが実行されたら、 http://localhost:8888/lab
でアクセスできます。コンテナーを停止するには、 Ctrl + C
押してからdocker stop pretzel
を押します。
Pretzel のローカル フォルダーにアクセスしたい場合は、次のコマンドを実行できます: docker run --rm -p 8888:8888 -v $(pwd):/root/pretzel pretzel
- これにより、現在のディレクトリが docker コンテナーの/root/pretzel
にマップされます。 /root/pretzel
フォルダー。 Docker が現在のディレクトリにアクセスできることを確認してください。
Pretzel を最新バージョンに更新するには、 --no-cache フラグを使用して Docker イメージを再構築するだけです: docker build --no-cache -t pretzel .
これで、ステップ 3 のように docker を実行できるようになります。
この Dockerfile を使用して、最新バージョンをビルドして実行できます。 「Docker コンテナー内での実行」セクションの手順に従います (ステップ 2 から開始)。
インストール中に次のようなエラーが発生した場合:
Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pystemmer)
これは、依存関係PyStemmer
のインストールに失敗したことを意味します。これは通常、適切なビルド ツールがインストールされていないために発生します。これを修正するには:
sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential python3-dev
brew install gcc
。これが機能しない場合は、 xcode-select --install
実行する必要がある場合もあります。これが完了すると、 pip install pretzelai
実行して Pretzel をインストールできるようになります。
デフォルトの Pretzel AI サーバーは Mistral の Codestral を使用しますが、Pretzel AI 設定でインライン補完モデルを切り替えることができます。構成セクションを参照してください。
Cmd+K
(Mac) / Ctrl+K
(Windows/Linux)を押すか、 「AI に質問」をクリックして AI プロンプトのテキストボックスを開き、コード生成/編集の指示を書き込みます。@
と入力すると、セッションで使用可能な変数のドロップダウンが表示されます。この@vairable
プロンプトに追加すると、その値が AI に送信されますCtrl+Cmd+B
(Mac) / Ctrl+Alt+B
(Linux/Windows)または右側のサイドバーのプレッツェル アイコンを使用して AI サイドバーをアクティブにします@
構文を使用してメモリ内の変数やデータフレームを参照することもできます。AI サイドバーの使用例:
my_function
より効率的に変更します」 ←これは、ノートブック全体で関数my_function
見つけて変更します。sales_data
データフレームを使用して製品タイプごとの平均収益を計算するコードが生成されますinject
またはij
(大文字と小文字を区別しない) という単語で始めます。これにより、AI は新しいコードのみを追加し、セル内の既存のコードは編集しないよう指示されます。Pretzel はすぐに使用できるため、設定は必要ありません。 Pretzel AI サーバーに送信されたコードやデータは一切保存されません。
それでも、別の AI モデルを使用したい場合は、ローカル モデルを含む複数の異なるベンダーの AI モデルを使用するように Pretzel を構成できます。この場合、AI リクエストはコンピューターから AI サービス (OpenAI、Anthropic など) に直接送信されます。
Settings
メニューを開き、 Pretzel AI Settings
クリックします。[AI サービスの構成]セクションでは、次のことができます。
変更を行った後は、必ず設定を保存してください。 Pretzel は構成を検証して、すべてが正しく設定されていることを確認します。
注: Azure Enterprise OpenAIモデルはまだテストされていません。バグを見つけた場合は、GitHub の問題で報告してください。できるだけ早く修正します。
オリジナルの Jupyter ドキュメントはここから入手でき、Jupyterlab README はここから入手できます。
当社は個人情報を収集しません。私たちは、構築した AI 機能に対してのみ基本的なテレメトリを使用します。たとえば、[AI に聞く] をクリックすると、誰かが[AI に聞く] をクリックしたというイベントを受け取ります。ユーザーには匿名 ID のみが関連付けられます。 Cookie を許可すると、複数のブラウザ セッションにわたって同じユーザーであることがわかります (これは非常に役立ちます!)。 Cookie を許可しない場合、ブラウザを開くたびに、あなたは当社にとって新しい匿名ユーザーとなります。
また、構築した AI 機能に対するプロンプト (応答ではなく) も収集します。これは設定でオフにすることができます ([設定] > [Pretzel AI] > [プロンプト テレメトリ] のチェックを外します)。オフにしないと非常にありがたいです。これはプロンプトを改善するのに非常に役立ちます。
コードは一切収集しません。 Pretzel のクラウド AI サーバーを補完に使用する場合でも、このコードは一切保存されません。
Pretzel のホストされたバージョン (https://pretzelai.app) を使用する場合、あなたの電子メール アドレスに基づいてユーザーが作成されます。いつでもログインするだけで、当社のホストサーバーに保存したデータを削除できます。当社はお客様のデータのバックアップやコピーを作成しません。
弊社のホストサーバーは無料でご利用いただけます。ただし、最後のログインから 30 日が経過すると、お客様のデータとアカウントは削除されます。アカウントをすぐに削除したい場合は、件名を「アカウントの削除」として、[email protected] までメールでご連絡ください。すぐにアカウントを削除いたします。
Q.ビジュアルなブラウザ内データ操作ツールである Pretzel AI の古いバージョンはどうなりましたか?
A.こちらのpretzelai_visual
フォルダーにあります。詳しくはこちらのPRをご覧ください。
Q. Pretzel はどの AI モデルを使用していますか?
A. Pretzel は、さまざまなタスクにさまざまな AI モデルを使用します。
デフォルトのモデル: GPT-4o
インライン補完: Mistral の Codestral モデル
フォールバック オプション:
私たちはモデルの実験とローカル モデルのサポートを続けており、Anthropic の Claude が私たちのリストのトップにいます。
Q.機能 X についてはどうですか?
A.作りたいものは山ほどあります。問題を開いて、私たちに構築してほしいものを教えてください。
Q.ロードマップはどこにありますか?
A.この README の冒頭に大まかなロードマップが記載されています。作りたい機能はたくさんありますが、私たちには 2 人しかいません。そこで、最も役立つものについてのフィードバックを収集しています。問題を開くか、フィードバックを電子メールでお送りください。見つかった内容に基づいて、ロードマップに優先順位を付けます。
Q.なぜAGPLライセンスを使用しているのですか?あるいは、MIT/BSD3 ライセンスを使用しないのはなぜでしょうか?
A. Pretzel を構築する際の私たちの目標は、個人と企業の両方が無料で使用できる素晴らしいデータ ツールを作成することです。とはいえ、私たちは 2 人のスタートアップであり、サードパーティが私たちのコードをそのまま使用して、コミュニティに還元することなくホストされたバージョンを販売することを望んでいません。 Jupyter コードは BSD-3 としてライセンスされており、新しいコードの BSD-3 ライセンスを維持した場合、サードパーティによるこれを阻止する方法はありません。その結果、すべての新しいコードに対して AGPLv3 ライセンスを使用することになりました。これにより、他の誰かが私たちのコードを取得して販売したい場合 (SaaS かどうかにかかわらず)、AGPLv3 に基づいてすべての変更をオープンソースにする必要があります。
Q.なぜ Jupyter のフォークなのか? Jupyter に直接貢献してみませんか?
A.これにはもっと長い答えが必要ですが、短い答えは次のとおりです。私たちは、新しい事実上の最新のオープンソース データ ツールの作成に着手しました。当初、私たちはゼロから始めたいと考えていました。しかし、何人かのデータ専門家と話した結果、どれほど優れたツールであっても、人々を新しいツールに切り替えてもらうのは非常に難しいことがわかりました。人々を切り替えさせる最善の方法は、まったく切り替えさせないことです。だからこそ、切り替えコストをほぼゼロにするために、Jupyter をフォークすることにしました。また、Jupyter は成熟した製品であり、私たちは非常に早く機能を出荷しています。率直に言って、私たちが機能を出荷しているペースでは、私たちが書いたコードは Jupyter コードベースに受け入れられないでしょう。この決定には多くのマイナス面もあります。Jupyter エコシステム全体と複数のコードベース、複雑なリリース プロセス、さまざまな API などを理解するのにかなりの時間を費やす必要がありました。しかし、これは私たちにとって正しい決定だと考えています。
Q.私の会社では、AGPLv3 ライセンスのツールを使用することに不安を感じています。私に何ができる?
A. AGPL は、プレッツェルを変更して一般に再配布する場合にのみ障壁になります。単に社内のツールとして使用している場合 (変更があっても)、AGPL はコードの共有を求めません。それでも、AGPL が問題になる場合は、弊社までご連絡ください。問題を解決することができます。
Q.どうやってお金を稼ぐつもりですか?または、どうやって暇ですか?将来このツールを有料にするのではないかと心配です。
A.私たちは、このツールのホスト型バージョンを企業に販売して収益を上げることを計画しています。このホスト型バージョンには、データ アクセス制御、データ ソースのコネクタ、GitHub との統合、ホストされ共有可能なダッシュボード、大規模なデータ ジョブ向けのスケーラブルなオンデマンド コンピューティングなど、個人が望まない、または必要としない企業固有の機能がいくつか含まれる可能性があります。プレッツェルの個別バージョンを遡って有料にすることはありません。