gpt code interpreter

使用 GPT-3.5 / GPT-4 的代碼解釋器

歡迎來到程式碼解釋器專案。該軟體在本地模擬 OpenAI 的 ChatGPT，增加了額外的特性和功能。與 OpenAI 的模型不同，這種先進的解決方案支援多個 Jupyter 內核，允許用戶安裝額外的軟體包並提供無限的文件存取。

項目描述

ChatGPT 內建的程式碼解釋器用途廣泛，可在安全且受防火牆保護的沙箱環境中充當 Python 解釋器。它可以管理文件上傳和下載，與長期會話互動（受時間上限限制），並執行其他基本任務。

我們的本地解釋器擴展了此模型以提供更廣泛的功能：

• 基於 ChatGPT 熟悉且用戶友好的實現專門設計的聊天機器人。
• 能夠在部署在 Docker 容器內的 Jupyter Notebook 環境中執行 Python 和 NodeJS 程式碼。
• Jupyter 提供多核心支持，促進程式設計的多功能性。
• 不受限制的檔案存取系統，對檔案大小或類型沒有限制。

這些功能旨在讓更廣泛的受眾受益於程式設計的好處。

我們的程式碼解釋器的有前景的應用包括：

• 執行定量和定性數學運算。
• 進行詳細的數據分析和視覺化。
• 促進不同格式之間的文件轉換。

可能性僅受您的創造力和探索的限制。

示範影片

這是該專案的一個簡短演示：

儲存庫結構

此儲存庫由三個目錄組成：

1. client ：此目錄包含提供聊天機器人使用者介面的 React 應用程式。
2. server ：此目錄包含伺服器，用於回應來自 React 應用程式的請求。
3. jupyter_client ：此目錄包含 Dockerfile 和啟動 Jupyter Notebook 伺服器環境所需的基本檔案。

入門

在開始之前，請確保您已安裝 Docker、Node.js 和 npm。

如何安裝

以下是安裝說明：

第 1 步：建立 Docker 映像

導航至包含Dockerfile的根目錄並輸入 Docker 建置命令。

docker build -t jupyter_api . 

步驟2：Docker容器部署

成功建置 Docker 映像後，使用下列命令啟動 Docker 容器：

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

第三步：安裝依賴項

導航到client和server資料夾並使用npm install命令安裝依賴項。

第四步：運行伺服器和客戶端

然後，導航到各自的目錄並使用npm start命令來啟動伺服器和客戶端。

待辦事項

該專案目前處於 alpha 階段，正在積極尋求貢獻以增強其功能。該存儲庫基本上基於 IdoBouskila 的即時聊天 React 應用程式。由於我主要是後端開發人員，因此我正在尋求幫助，尤其是前端開發人員的幫助，以提高該專案的整體美觀和功能。

需要改進的關鍵領域包括：

• 優化聊天介面。
• 促進每個房間的選擇性語言使用（例如，在給定房間中僅允許 Python 或 NodeJS）。目前，房間可以互換使用兩種語言。
• 新增更多模型選項，包括溫度、top_p、max_tokens 等。

貢獻

高度讚賞您的貢獻。請分叉此存儲庫並提交拉取請求以提出您的更改。

執照

此儲存庫中的軟體在 MIT 許可證下運作。查看許可證文件以了解更多詳細資訊。

免責聲明：您應該對 Docker、NodeJS 和 React 有一定的掌握，才能與該軟體有效互動。如果您是新手，請參閱官方 Docker、Node.js、npm 和 React 文件和指南。