pretzelai
v4.2.11: Image support in sidebar and Cmd K
Alternativa Jupyter moderna e de código aberto.
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Pretzel é um fork do Jupyter com o objetivo de melhorar as capacidades do Jupyter. Adicionamos geração e edição de código de IA, preenchimento de guias in-line, bate-papo na barra lateral e correção de erros ao Jupyter por enquanto, com muito mais por vir.
Mudar do Jupyter para o Pretzel é extremamente fácil , pois é simplesmente uma versão melhorada do Jupyter . Todas as configurações, configurações, atalhos de teclado e extensões do Jupyter funcionarão imediatamente.
pip install pretzelai e execute pretzel lab para abrir a interface web. OU use nossa versão hospedada gratuita : pretzelai.app@ para acionar o preenchimento automático com nomes de funções e variáveis.
Nosso roteiro inclui recursos de construção como:
Instale o pretzel com pip
pip install pretzelai
Para conda, instale pip primeiro com conda install pip e depois pip install pretzelai .
Então, inicie o Pretzel com:
pretzel lab
Você poderá acessar a interface do Pretzel por meio do URL fornecido.
Para usar seu próprio modelo de IA, consulte a seção Configuração.
Se estiver tendo problemas para instalar o Pretzel (por exemplo, no Windows), você pode executá-lo em um contêiner Docker.
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" ] Na mesma pasta onde você tem seu Dockerfile, execute docker build -t pretzel .
Para executar o pretzel, você pode executar: docker run --name pretzel -p 8888:8888 pretzel e quando o contêiner estiver em execução, você pode acessá-lo em http://localhost:8888/lab . Para parar o contêiner, pressione Ctrl + C seguido de docker stop pretzel .
Se quiser acessar sua pasta local no Pretzel, você pode executar: docker run --rm -p 8888:8888 -v $(pwd):/root/pretzel pretzel - isso mapeará seu diretório atual para o /root/pretzel do contêiner do docker /root/pretzel . Certifique-se de que o Docker tenha acesso ao seu diretório atual.
Para atualizar o Pretzel para a versão mais recente, basta reconstruir a imagem do Docker com o sinalizador --no-cache: docker build --no-cache -t pretzel . e agora você pode executar o docker como na etapa 3.
Você pode usar este Dockerfile para construir e executar a versão mais recente. Siga as etapas (começando na etapa 2) na seção Executando em um contêiner docker
Se você receber um erro durante a instalação semelhante a este:
Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pystemmer)
Isso significa que a instalação falhou ao instalar a dependência PyStemmer . Isso geralmente acontece porque você não possui as ferramentas de compilação corretas instaladas. Para corrigir isso:
sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential python3-dev
brew install gcc . Se isso não funcionar, você também pode precisar executar xcode-select --install Feito isso, você poderá pip install pretzelai para instalar o Pretzel.
O servidor Pretzel AI padrão usa Codestral do Mistral, mas você pode alternar o modelo de conclusão inline nas configurações do Pretzel AI. Consulte a seção de configuração.
Cmd+K (Mac) / Ctrl+K (Windows/Linux) ou clique em "Perguntar à IA" para abrir a caixa de texto do prompt da IA e escrever suas instruções de geração/edição de código@ para obter uma lista suspensa de variáveis disponíveis em sua sessão. Adicionar este @vairable ao prompt enviará seu valor para a IACtrl+Cmd+B (Mac) / Ctrl+Alt+B (Linux/Windows) ou o ícone Pretzel na barra lateral direita para ativar a barra lateral AI@ para se referir a variáveis e dataframes na memória, semelhante às células do notebookExemplos de uso da barra lateral AI :
my_function para ser mais eficiente" ← isso encontrará a função my_function em todo o notebook e a modificarásales_data inject ou ij (sem distinção entre maiúsculas e minúsculas) - isso diz à IA para apenas adicionar novo código e não editar o código existente na célulaO Pretzel funciona imediatamente, sem necessidade de configuração. NÃO armazenamos nenhum código ou dado que você envia para o servidor Pretzel AI.
Ainda assim, se quiser usar um modelo de IA diferente, você pode configurar o Pretzel para usar modelos de IA de vários fornecedores diferentes, incluindo modelos locais. Neste caso, a solicitação de IA vai diretamente do seu computador para o serviço de IA (OpenAI, Anthropic etc).
Settings na barra de menu superior e clique em Pretzel AI SettingsNa seção Configurar serviços de IA , você pode
Lembre-se de salvar suas configurações após fazer alterações. O Pretzel validará sua configuração para garantir que tudo esteja configurado corretamente.
Observação: ainda não testamos os modelos Azure Enterprise OpenAI . Se você encontrar algum bug, relate-o nos problemas do GitHub e nós o corrigiremos o mais rápido possível.
A documentação original do Jupyter está disponível aqui e o README do Jupyterlab está disponível aqui.
Não coletamos informações pessoais. Usamos telemetria básica apenas para os recursos de IA que construímos - por exemplo, quando você clica em "Perguntar à IA", recebemos um evento de que alguém clicou em "Perguntar à IA". Associamos apenas um ID anônimo ao seu usuário. Se você permitir cookies, isso nos ajudará a saber que se trata do mesmo usuário em várias sessões do navegador (o que é muito útil!). Se você não permitir cookies, sempre que abrir um navegador, você será um novo usuário anônimo para nós.
Também coletamos solicitações ( mas não as respostas ) para os recursos de IA que criamos. Isso pode ser desativado nas configurações (Configurações > Pretzel AI > Desmarcar Telemetria de Prompt), mas agradeceríamos muito se você não o fizesse - isso é muito útil para melhorar nossos prompts.
Não coletamos nenhum código. Mesmo quando você usa o servidor de IA em nuvem da Pretzel para conclusões, não armazenamos nenhum desses códigos.
Se você usar a versão hospedada do Pretzel (https://pretzelai.app), criaremos um usuário para você com base no seu endereço de e-mail. Você sempre pode simplesmente fazer login e excluir quaisquer dados que possa ter armazenado em nosso servidor hospedado. Não fazemos backups ou cópias dos seus dados.
Nosso servidor hospedado é de uso gratuito. No entanto, eliminaremos os seus dados e a sua conta 30 dias após o seu último login. Se desejar excluir sua conta mais cedo, envie um e-mail para [email protected] com o assunto "Exclusão de conta" e excluiremos sua conta imediatamente.
P. O que aconteceu com a versão antiga do Pretzel AI – a ferramenta visual de manipulação de dados no navegador?
R. Está disponível na pasta pretzelai_visual aqui. Por favor, consulte este PR para mais informações.
P. Qual modelo de IA o Pretzel usa?
A. Pretzel usa diferentes modelos de IA para várias tarefas:
Modelo padrão: GPT-4o
Conclusões inline: modelo Codestral de Mistral
Opção de reserva:
Continuamos experimentando modelos e apoiando modelos locais e Claude da Anthropic está no topo da nossa lista.
P. E quanto ao recurso X?
R. Há muita coisa que queremos construir. Abra um problema e diga-nos o que você deseja que construamos!
P. Onde está o roteiro?
R. Temos um roteiro aproximado no início deste README. Há muitos recursos que gostaríamos de construir, mas somos apenas dois. Portanto, estamos coletando feedback sobre o que seria mais útil. Abra um problema ou apenas envie-nos um e-mail com seus comentários! Com base no que encontramos, priorizaremos nosso roteiro.
P. Por que você está usando a licença AGPL? Ou por que não usar licenças MIT/BSD3?
R. Nosso objetivo ao construir o Pretzel é criar uma ferramenta de dados incrível que seja gratuita para uso de indivíduos e empresas. Dito isto, somos uma startup de duas pessoas - e não queremos que terceiros peguem nosso código e vendam uma versão hospedada dele sem retribuir à comunidade. O código Jupyter é licenciado como BSD-3 e se mantivermos nosso novo código BSD-3 licenciado, não haverá como impedir terceiros de fazer isso. Como resultado, optamos pela licença AGPLv3 para todo o novo código. Isso garante que, se alguém quiser pegar nosso código e vendê-lo (SaaS ou outro), também terá que abrir o código-fonte de todas as suas modificações no AGPLv3.
P. Por que um fork do Jupyter? Por que não contribuir diretamente para o Jupyter?
R. Isso merece uma resposta mais longa, mas aqui está a resposta curta: Nós nos propusemos a criar uma nova ferramenta de dados de fato, moderna e de código aberto. Inicialmente, queríamos começar do zero. No entanto, depois de conversar com vários profissionais de dados, percebemos que será muito difícil fazer com que as pessoas mudem para uma nova ferramenta, por melhor que seja. A melhor maneira de fazer com que as pessoas mudem é não fazer com que elas mudem. É por isso que decidimos fazer um fork do Jupyter - com custos de troca quase nulos. Além disso, o Jupyter é um produto maduro e estamos enviando recursos muito rápido - francamente, no ritmo em que enviamos recursos, o código que escrevemos não será aceito na base de código do Jupyter? Há também muitas desvantagens nesta decisão - tivemos que gastar um tempo considerável entendendo todo o ecossistema Jupyter e múltiplas bases de código, os complexos processos de lançamento, as várias APIs, etc.
P. Minha empresa está preocupada em usar uma ferramenta licenciada AGPLv3. O que posso fazer?
R. A AGPL é uma barreira SOMENTE SE você estiver modificando o Pretzel E redistribuindo-o ao público. Se você o utiliza simplesmente como ferramenta em sua empresa (mesmo com modificações), a AGPL NÃO solicita que você compartilhe seu código. Ainda assim, se AGPL for um problema para você, entre em contato conosco e poderemos descobrir algo que funcione.
P. Como você planeja ganhar dinheiro? OU, como você está livre? Estou preocupado que você torne esta ferramenta paga no futuro.
R. Estamos planejando vender uma versão hospedada da ferramenta para empresas ganharem dinheiro. Esta versão hospedada provavelmente terá alguns recursos específicos da empresa que os indivíduos não desejam ou precisam, como controles de acesso a dados, conectores para fontes de dados, integração com GitHub, painel hospedado e compartilhável, computação escalonável e sob demanda para grandes trabalhos de dados, etc. Não tornaremos retroativamente paga a versão individual do Pretzel.
