Топ гарячого списку GitHub: версія інтерпретатора коду GPT-4 з відкритим кодом, яка може інсталювати будь-яку бібліотеку Python і працювати на локальному терміналі
Інтерпретатор коду ChatGPT також можна запустити на вашому комп’ютері.
Майстер щойно випустив локальну версію інтерпретатора коду на GitHub, і вона швидко очолила гарячий список GitHub із 3 тисячами зірок.
Він не тільки має всі функції, які спочатку мав GPT-4, але й ключовим є те, що його також можна підключити до Інтернету.
ChatGPT викликав обурення після того, як з'явилася новина про те, що його "відключено", і він залишався закритим кілька місяців.
Функція Інтернету мовчала протягом останніх кількох місяців, але тепер є рішення.
Оскільки код виконується локально, окрім роботи в мережі, він також вирішує багато інших проблем веб-версії:
За 3 години можна надіслати лише 50 повідомлень
Обмежена кількість підтримуваних модулів Python
Розмір файлу для обробки обмежений і не може перевищувати 100 Мб
Після закриття вікна сеансу згенеровані раніше файли будуть видалені
Якщо API немає, ви також можете замінити модель на відкритий код LLaMa.
Після запуску цього інтерпретатора коду деякі користувачі мережі незабаром висловили свої очікування щодо веб-версії:
Отже, давайте подивимося, як виглядає цей інтерпретатор рідного коду!
Дозвольте GPT "перепідключитися"
Оскільки викликається API GPT-4, можна використовувати всі функції, які підтримує GPT-4, і, звичайно, підтримується китайська мова.
Функції самого GPT тут не відображатимуться детально.
Однак варто зазначити, що з додаванням інтерпретатора коду математичний рівень GPT було покращено на кілька рівнів.
Отже, тут ми використовуємо складну задачу виведення, щоб перевірити це, назва f(x)=√(x+√(x+√x)).
Емм... Цей результат трохи абстрактний, але це має бути питання підказок, давайте змінимо його:
Тоді ми бачимо такий результат:
Ця формула виглядає інакше, ніж стандартна відповідь, але чи це проблема формату? Ми перевірили це:
Результат правильний!
Наступним кроком буде введення підсвічування, давайте перевіримо, чи мережева функція цього інтерпретатора коду є трюком:
Наприклад, ми хочемо побачити, які новини відбуваються останнім часом.
Програма спочатку перевірить, чи встановлені необхідні модулі, якщо ні, вона встановиться автоматично, а потім почне витягувати веб-сторінку.
Маю сказати, що я прочитав всю веб-сторінку один раз. Якщо вона не працює локально, дивлячись на код, який прокручується на екрані, справді трохи тремтить...
Потім програма проаналізує, в якому полі заголовок новини зберігається в мережі, і витягне його.
На щастя, після довгих метань ми нарешті отримали бажаний результат:
Окрім дозволу самостійного пошуку, ви також можете надати йому певну веб-сторінку для аналізу:
Після чергового шаленого завантаження інтерпретатор коду успішно відтворив самовведення.
Потім відтворюється онлайн-версія ChatGPT, чи є якась розширеніша функція?
Звичайно! Наприклад, ми хочемо налаштувати параметри системи, але не знаємо, як це зробити.
Якщо ми використовуємо веб-версію, ми, швидше за все, побачимо довгий список текстових описів, але тепер ми можемо просто передати його інтерпретатору коду.
Замість того, щоб давати довгий і незрозумілий підручник, він автоматично запускає код і робить його правильним за один крок.
Крім того, що GPT-4 дозволяє генерувати код, через нього також можна викликати деякі інструменти в сховищі коду.
Наприклад, якщо ви хочете додати субтитри до відео, ви можете викликати готовий модуль розпізнавання мовлення на репліці.
Оскільки під рукою немає готового матеріалу, ось ДЕМО, наданий розробником:
Процес запуску коду виконується локально, тому немає необхідності турбуватися про те, що розмір відео перевищить обмеження.
Коротше кажучи, після запуску ми бачимо, як під відео з’являються субтитри:
Так само, використовуючи цю функцію, ви також можете створювати та змінювати документи чи зображення або викликати ControlNet для створення анімації зі статичного зображення...
Теоретично, поки продуктивність є достатньою, Python може робити все, що може.
Отже, як ви можете випробувати цей локальний інтерпретатор коду?
спосіб встановлення
Автор опублікував примітку Colab на сторінці проекту GitHub (перегляньте посилання в кінці статті), і кваліфіковані користувачі мережі можуть увійти та випробувати це безпосередньо.
Локальна інсталяція також дуже проста (за умови встановлення Python). Для її завершення потрібен лише один рядок коду «pip install open-interpreter».
Після встановлення введіть «інтерпретатор» у терміналі, щоб запустити його безпосередньо.
Це API, який програма попросить ввести GPT-4. Якщо є лише 3.5, використовуйте «interpreter --fast» під час запуску.
Якщо у вас немає версії 3.5, ви можете безпосередньо натиснути Enter на цьому кроці або безпосередньо ввести «interpreter —local» під час запуску, щоб перейти до Code-LLaMA.
Серед них три версії: 7B, 13B і 34B.Чим менший розмір, тим швидша швидкість, а чим більший розмір, тим точніші результати.
Якщо Code-LLaMA не встановлено, його можна встановити автоматично, дотримуючись інструкцій програми.
Крім того, за замовчуванням код потрібно підтвердити перед запуском після його створення.Якщо ви не хочете підтверджувати щоразу, ви можете додати "пробіл -y" після команди під час запуску.
Тут представлені команди, які зазвичай використовуються. Якщо ви хочете дізнатися більше про складну гру, ви можете звернутися до приміток автора Colab.
Спробуйте, якщо вам це подобається!
Сторінка проекту GitHub:
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Топ гарячого списку GitHub: версія інтерпретатора коду GPT-4 з відкритим кодом, яка може інсталювати будь-яку бібліотеку Python і працювати на локальному терміналі
Перше джерело: Qubit
Інтерпретатор коду ChatGPT також можна запустити на вашому комп’ютері.
Майстер щойно випустив локальну версію інтерпретатора коду на GitHub, і вона швидко очолила гарячий список GitHub із 3 тисячами зірок.
Він не тільки має всі функції, які спочатку мав GPT-4, але й ключовим є те, що його також можна підключити до Інтернету.
Функція Інтернету мовчала протягом останніх кількох місяців, але тепер є рішення.
Оскільки код виконується локально, окрім роботи в мережі, він також вирішує багато інших проблем веб-версії:
Якщо API немає, ви також можете замінити модель на відкритий код LLaMa.
Після запуску цього інтерпретатора коду деякі користувачі мережі незабаром висловили свої очікування щодо веб-версії:
Дозвольте GPT "перепідключитися"
Оскільки викликається API GPT-4, можна використовувати всі функції, які підтримує GPT-4, і, звичайно, підтримується китайська мова.
Функції самого GPT тут не відображатимуться детально.
Однак варто зазначити, що з додаванням інтерпретатора коду математичний рівень GPT було покращено на кілька рівнів.
Отже, тут ми використовуємо складну задачу виведення, щоб перевірити це, назва f(x)=√(x+√(x+√x)).
Наступним кроком буде введення підсвічування, давайте перевіримо, чи мережева функція цього інтерпретатора коду є трюком:
Наприклад, ми хочемо побачити, які новини відбуваються останнім часом.
Маю сказати, що я прочитав всю веб-сторінку один раз. Якщо вона не працює локально, дивлячись на код, який прокручується на екрані, справді трохи тремтить...
Звичайно! Наприклад, ми хочемо налаштувати параметри системи, але не знаємо, як це зробити.
Якщо ми використовуємо веб-версію, ми, швидше за все, побачимо довгий список текстових описів, але тепер ми можемо просто передати його інтерпретатору коду.
Замість того, щоб давати довгий і незрозумілий підручник, він автоматично запускає код і робить його правильним за один крок.
Наприклад, якщо ви хочете додати субтитри до відео, ви можете викликати готовий модуль розпізнавання мовлення на репліці.
Оскільки під рукою немає готового матеріалу, ось ДЕМО, наданий розробником:
Коротше кажучи, після запуску ми бачимо, як під відео з’являються субтитри:
Теоретично, поки продуктивність є достатньою, Python може робити все, що може.
Отже, як ви можете випробувати цей локальний інтерпретатор коду?
спосіб встановлення
Автор опублікував примітку Colab на сторінці проекту GitHub (перегляньте посилання в кінці статті), і кваліфіковані користувачі мережі можуть увійти та випробувати це безпосередньо.
Локальна інсталяція також дуже проста (за умови встановлення Python). Для її завершення потрібен лише один рядок коду «pip install open-interpreter».
Після встановлення введіть «інтерпретатор» у терміналі, щоб запустити його безпосередньо.
Якщо у вас немає версії 3.5, ви можете безпосередньо натиснути Enter на цьому кроці або безпосередньо ввести «interpreter —local» під час запуску, щоб перейти до Code-LLaMA.
Серед них три версії: 7B, 13B і 34B.Чим менший розмір, тим швидша швидкість, а чим більший розмір, тим точніші результати.
Якщо Code-LLaMA не встановлено, його можна встановити автоматично, дотримуючись інструкцій програми.
Тут представлені команди, які зазвичай використовуються. Якщо ви хочете дізнатися більше про складну гру, ви можете звернутися до приміток автора Colab.
Спробуйте, якщо вам це подобається!
Сторінка проекту GitHub: