gpt code interpreter

Intérprete de código com GPT-3.5/GPT-4

Bem-vindo ao projeto Intérprete de Código. Este software emula o ChatGPT da OpenAI localmente, adicionando recursos e capacidades adicionais. Ao contrário do modelo OpenAI, esta solução avançada suporta vários kernels Jupyter, permite aos usuários instalar pacotes extras e fornece acesso ilimitado a arquivos.

Descrição do Projeto

O interpretador de código integrado do ChatGPT é versátil, funcionando como um interpretador Python em um ambiente sandbox seguro e com firewall. Ele pode gerenciar uploads e downloads de arquivos, interagir com uma sessão de longa duração (sujeito a um limite de tempo máximo) e executar outras tarefas essenciais.

Nosso intérprete local estende este modelo para fornecer funcionalidades mais amplas:

• Um chatbot projetado especificamente baseado na implementação familiar e fácil de usar do ChatGPT.
• A capacidade de executar códigos Python e NodeJS em um ambiente de notebook Jupyter, implantado em um contêiner Docker.
• Suporte a vários kernels, cortesia do Jupyter, promovendo versatilidade de programação.
• Um sistema de acesso irrestrito a arquivos, sem limitação de tamanho ou tipo de arquivo.

Esses recursos são projetados para disponibilizar os benefícios da programação para um público mais amplo.

Aplicações promissoras do nosso interpretador de código incluem:

• Realização de operações matemáticas quantitativas e qualitativas.
• Realização de análise e visualização detalhada de dados.
• Facilitando conversões de arquivos entre diferentes formatos.

As possibilidades são limitadas apenas pela sua criatividade e exploração.

Vídeo de demonstração

Aqui está uma breve demonstração do projeto:

Estrutura do Repositório

Este repositório consiste em três diretórios:

1. client : Este diretório contém um aplicativo React que fornece a interface de usuário do chatbot.
2. server : Este diretório abriga o servidor, que responde às solicitações do aplicativo React.
3. jupyter_client : este diretório inclui um Dockerfile e os arquivos essenciais necessários para iniciar o ambiente do servidor de notebook Jupyter.

Começando

Antes de começar, certifique-se de ter Docker, Node.js e npm instalados.

Como instalar

Aqui estão as instruções de instalação:

Etapa 1: criação de imagem Docker

Navegue até o diretório raiz que contém o Dockerfile e insira o comando Docker build.

docker build -t jupyter_api . 

Etapa 2: implantação do contêiner Docker

Após a construção bem-sucedida da imagem Docker, inicie o contêiner Docker com:

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

Etapa 3: instalar dependências

Navegue até as pastas client e server e instale as dependências usando o comando npm install .

Etapa 4: execute o servidor e o cliente

Em seguida, inicie o servidor e o cliente navegando em seus respectivos diretórios e usando o comando npm start .

Pendência

O projeto está atualmente em fase alfa e buscando ativamente contribuições para aprimorar suas capacidades. O repositório é substancialmente baseado no aplicativo React de chat ao vivo da IdoBouskila. Como sou principalmente um desenvolvedor backend, estou buscando ajuda, especialmente de desenvolvedores frontend, para melhorar a estética e funcionalidade geral deste projeto.

As principais áreas para melhoria incluem:

• Otimizando a interface de bate-papo.
• Facilitar o uso seletivo da linguagem por sala (por exemplo, permitir apenas Python ou NodeJS em uma determinada sala). Atualmente, as salas podem usar os dois idiomas de forma intercambiável.
• Adicionando mais opções de modelo, incluindo temperatura, top_p, max_tokens, etc.

Contribuindo

As contribuições são muito apreciadas. Faça um fork deste repositório e envie uma solicitação pull para propor suas alterações.

Licença

O software neste repositório opera sob a licença MIT. Confira o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Isenção de responsabilidade: você deve ter algum comando sobre Docker, NodeJS e React para interagir de forma eficaz com este software. Se você for novo, consulte a documentação e os guias oficiais do Docker, Node.js, npm e React.