pretzelai
v4.2.11: Image support in sidebar and Cmd K
최신 오픈 소스 Jupyter 대안.
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Pretzel은 Jupyter의 기능을 향상시키는 것을 목표로 하는 Jupyter의 포크입니다. 현재는 AI 코드 생성 및 편집, 인라인 탭 완성, 사이드바 채팅 및 오류 수정 기능을 Jupyter에 추가했으며 앞으로 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.
Jupyter에서 Pretzel로 전환하는 것은 단순히 Jupyter의 향상된 버전이므로 매우 쉽습니다. 모든 Jupyter 구성, 설정, 키 바인딩 및 확장 기능은 즉시 작동됩니다.
pip install pretzelai 그런 다음 pretzel lab 실행하여 웹 인터페이스를 엽니다. 또는 무료 호스팅 버전 인 pretzelai.app을 사용하세요.@ 입력하세요.
우리의 로드맵에는 다음과 같은 구축 기능이 포함되어 있습니다.
pip로 프레첼 설치
pip install pretzelai
Conda의 경우 먼저 conda install pip 로 pip를 설치한 다음 pip install pretzelai 설치하세요.
그런 다음 다음을 사용하여 Pretzel을 시작하세요.
pretzel lab
제공된 URL을 통해 Pretzel 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.
자체 AI 모델을 사용하려면 구성 섹션을 참조하세요.
Pretzel을 설치하는 데 문제가 있는 경우(예: Windows) Docker 컨테이너에서 실행할 수 있습니다.
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" ] Dockerfile이 있는 동일한 폴더에서 docker build -t pretzel .
pretzel을 실행하려면 docker run --name pretzel -p 8888:8888 pretzel 실행하고 컨테이너가 실행되면 http://localhost:8888/lab 에서 액세스할 수 있습니다. 컨테이너를 중지하려면 Ctrl + C 누른 다음 docker stop pretzel 누르세요.
Pretzel의 로컬 폴더에 액세스하려면 다음을 실행하세요: docker run --rm -p 8888:8888 -v $(pwd):/root/pretzel pretzel - 이렇게 하면 현재 디렉터리가 docker 컨테이너의 /root/pretzel 에 매핑됩니다. /root/pretzel 폴더. Docker가 현재 디렉터리에 액세스할 수 있는지 확인하세요.
Pretzel을 최신 버전으로 업데이트하려면 --no-cache 플래그 docker build --no-cache -t pretzel . 이제 3단계처럼 docker를 실행할 수 있습니다.
이 Dockerfile을 사용하여 최신 버전을 빌드하고 실행할 수 있습니다. Docker 컨테이너 내에서 실행 섹션의 단계(2단계부터 시작)를 따르세요.
설치 중에 다음과 같은 오류가 발생하는 경우:
Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pystemmer)
이는 설치가 종속성 PyStemmer 설치에 실패했음을 의미합니다. 이는 일반적으로 올바른 빌드 도구가 설치되어 있지 않기 때문에 발생합니다. 이 문제를 해결하려면:
sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential python3-dev
brew install gcc . 그래도 작동하지 않으면 xcode-select --install 실행해야 할 수도 있습니다. 이 작업이 완료되면 pip install pretzelai 하여 Pretzel을 설치할 수 있습니다.
기본 Pretzel AI 서버는 Mistral의 Codestral을 사용하지만 Pretzel AI 설정에서 인라인 완성 모델을 전환할 수 있습니다. 구성 섹션을 참조하세요.
Cmd+K (Mac) / Ctrl+K (Windows/Linux)를 누르거나 "AI에게 물어보기"를 클릭하여 AI 프롬프트 텍스트 상자를 열고 코드 생성/편집 지침을 작성하세요.@ 입력하세요. 이 @vairable 프롬프트에 추가하면 해당 값이 AI로 전송됩니다.Ctrl+Cmd+B (Mac) / Ctrl+Alt+B (Linux/Windows) 또는 오른쪽 사이드바에 있는 프레첼 아이콘을 사용하세요.@ 구문을 사용하여 노트북 셀과 유사하게 메모리의 변수 및 데이터프레임을 참조할 수도 있습니다.AI 사이드바의 사용 예 :
my_function 함수를 더 효율적으로 수정하세요." ← 전체 노트북에서 my_function 함수를 찾아 수정합니다.sales_data 데이터 프레임을 사용하여 제품 유형별 평균 수익을 계산하는 코드를 생성합니다. inject 또는 ij (대소문자 구분)라는 단어로 프롬프트를 시작하세요. 이는 AI에게 새 코드만 추가하고 셀의 기존 코드는 편집하지 않도록 지시합니다.Pretzel은 기본적으로 작동하며 구성이 필요하지 않습니다. 우리는 귀하가 Pretzel AI 서버에 보내는 어떠한 코드나 데이터도 저장 하지 않습니다 .
하지만 다른 AI 모델을 사용하려는 경우 로컬 모델을 포함하여 여러 공급업체의 AI 모델을 사용하도록 Pretzel을 구성할 수 있습니다. 이 경우 AI 요청은 컴퓨터에서 AI 서비스(OpenAI, Anthropic 등)로 직접 전달됩니다.
Settings 메뉴를 열고 Pretzel AI Settings 클릭하세요.AI 서비스 구성 섹션에서 다음을 수행할 수 있습니다.
변경한 후에는 설정을 저장하는 것을 잊지 마세요. Pretzel은 구성을 검증하여 모든 것이 올바르게 설정되었는지 확인합니다.
참고: 아직 Azure Enterprise OpenAI 모델을 테스트하지 않았습니다. 버그를 발견한 경우 GitHub 문제에 보고해 주시면 최대한 빨리 수정해 드리겠습니다.
원본 Jupyter 문서는 여기에서 볼 수 있으며 Jupyterlab README는 여기에서 볼 수 있습니다.
우리는 개인 정보를 수집하지 않습니다. 우리는 우리가 구축한 AI 기능에 대해서만 기본 원격 측정을 사용합니다. 예를 들어 "Ask AI"를 클릭하면 누군가 "Ask AI"를 클릭한 이벤트를 수신합니다. 우리는 귀하의 사용자에게만 익명 ID를 연결합니다. 쿠키를 허용하면 여러 브라우저 세션에서 동일한 사용자임을 알 수 있습니다(매우 유용합니다!). 쿠키를 허용하지 않으면 브라우저를 열 때마다 귀하는 당사의 새로운 익명 사용자가 됩니다.
또한 우리는 우리가 구축한 AI 기능에 대한 프롬프트( 응답은 아님 )를 수집합니다. 이 기능은 설정(설정 > Pretzel AI > 프롬프트 원격 측정 선택 취소)에서 끌 수 있지만 그렇지 않은 경우 정말 감사하겠습니다. 이는 프롬프트를 개선하는 데 매우 도움이 됩니다.
우리는 어떠한 코드도 수집하지 않습니다. 완성을 위해 프레첼의 클라우드 AI 서버를 사용하더라도 이 코드는 전혀 저장되지 않습니다.
귀하가 Pretzel의 호스팅 버전(https://pretzelai.app)을 사용하는 경우 당사는 귀하의 이메일 주소를 기반으로 귀하를 위한 사용자를 생성합니다. 귀하는 언제든지 간단히 로그인하여 당사의 호스팅 서버에 저장되어 있는 모든 데이터를 삭제할 수 있습니다. 우리는 귀하의 데이터를 백업하거나 복사하지 않습니다.
우리의 호스팅 서버는 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 당사는 마지막 로그인 후 30일이 지나면 귀하의 데이터와 계정을 삭제합니다. 계정을 더 빨리 삭제하려면 "계정 삭제"라는 제목으로[email protected]으로 이메일을 보내주시면 즉시 계정을 삭제해 드리겠습니다.
Q. 브라우저 내 시각적 데이터 조작 도구인 Pretzel AI의 이전 버전은 어떻게 되었나요?
A. 여기 pretzelai_visual 폴더에 있습니다. 자세한 내용은 이 PR을 참조하세요.
Q. 프레첼은 어떤 AI 모델을 사용하나요?
A. 프레첼은 다양한 작업에 다양한 AI 모델을 사용합니다.
기본 모델: GPT-4o
인라인 완성: Mistral의 Codestral 모델
대체 옵션:
우리는 계속해서 모델을 실험하고 로컬 모델을 지원하고 있으며 Anthropic의 Claude가 우리 목록의 최상위에 있습니다.
Q. 기능 X는 어떻습니까?
A. 우리가 만들고 싶은 것이 엄청나게 많습니다. 이슈를 열고 우리가 무엇을 만들고 싶은지 알려주세요!
Q. 로드맵은 어디에 있나요?
A. 이 README 상단에 대략적인 로드맵이 있습니다. 우리가 만들고 싶은 기능은 많지만 우리는 단 두 명뿐입니다. 그래서 우리는 무엇이 가장 도움이 될지에 대한 피드백을 수집하고 있습니다. 문제를 열거나 피드백을 이메일로 보내주세요! 우리가 찾은 내용을 토대로 로드맵의 우선순위를 정하겠습니다.
Q. AGPL 라이선스를 사용하는 이유는 무엇인가요? 아니면 MIT/BSD3 라이센스를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
A. Pretzel을 구축하는 우리의 목표는 개인과 기업 모두가 무료로 사용할 수 있는 놀라운 데이터 도구를 만드는 것입니다. 즉, 우리는 2인으로 구성된 스타트업입니다. 그리고 제3자가 우리 코드를 가져와서 커뮤니티에 돌려주지 않고 호스팅 버전을 판매하는 것을 원하지 않습니다. Jupyter 코드는 BSD-3으로 라이선스가 부여되며 새 코드 BSD-3 라이선스를 유지한다면 제3자가 이 작업을 수행하는 것을 막을 방법이 없습니다. 결과적으로 우리는 모든 새로운 코드에 대해 AGPLv3 라이센스를 사용했습니다. 이렇게 하면 다른 사람이 우리 코드를 가져와 판매(SaaS 또는 기타)하려는 경우에도 AGPLv3에 따라 모든 수정 사항을 오픈 소스로 제공해야 합니다.
Q. 왜 Jupyter 포크를 사용하나요? Jupyter에 직접 기여해 보는 것은 어떨까요?
A. 이에 대해서는 더 긴 답변이 필요하지만 간략한 답변은 다음과 같습니다. 우리는 새로운 사실상의 현대적인 오픈 소스 데이터 도구를 만들기 시작했습니다. 처음에는 처음부터 시작하고 싶었습니다. 그러나 여러 데이터 전문가와 이야기를 나눈 후 우리는 아무리 좋은 도구라도 사람들이 새로운 도구로 전환하도록 하는 것이 매우 어렵다는 것을 깨달았습니다. 사람들의 전환을 유도하는 가장 좋은 방법은 전환을 전혀 하지 않는 것입니다. 이것이 바로 전환 비용이 거의 0에 가까운 Jupyter를 포크하기로 결정한 이유입니다. 또한 Jupyter는 성숙한 제품이므로 기능을 정말 빠르게 제공하고 있습니다. 솔직히 말해서 기능을 제공하는 속도에 따라 우리가 작성하는 코드는 Jupyter 코드베이스에 허용되지 않습니다. 이 결정에는 많은 단점도 있습니다. 전체 Jupyter 생태계와 여러 코드베이스, 복잡한 릴리스 프로세스, 다양한 API 등을 이해하는 데 상당한 시간을 소비해야 했습니다. 그러나 이것이 우리에게 올바른 결정이라고 생각합니다.
Q. 우리 회사는 AGPLv3 라이센스 도구를 사용하는 것에 대해 걱정하고 있습니다. 어떻게 해야 하나요?
A. AGPL은 Pretzel을 수정하고 대중에게 재배포하는 경우에만 장벽이 됩니다. 단순히 회사에서 도구로 사용하는 경우(수정을 하더라도) AGPL은 코드 공유를 요청하지 않습니다. 그래도 AGPL이 문제인 경우 당사에 문의해 주시면 작동하는 방법을 찾아보겠습니다.
Q. 어떻게 돈을 벌 계획인가요? 아니면 어떻게 지내세요? 앞으로 이 도구를 유료화하게 될까봐 걱정됩니다.
A. 우리는 돈을 벌기 위해 회사에 도구의 호스팅 버전을 판매할 계획입니다. 이 호스팅 버전에는 데이터 액세스 제어, 데이터 소스용 커넥터, GitHub와의 통합, 호스팅 및 공유 가능한 대시보드, 대규모 데이터 작업을 위한 확장 가능한 주문형 컴퓨팅 등과 같이 개인이 원하지 않거나 필요하지 않은 일부 회사 특정 기능이 있을 수 있습니다. 우리는 Pretzel의 개별 버전을 소급하여 유료화하지 않습니다.
