emu
1.0.0
Génère le code pour une description de programme demandée par l'utilisateur à l'aide de l'API Azure Openai GPT-3.5-Turbo.
Les modifications / ajouts de code sont ajoutés sur une base par menu-api-request.
Si le programme lance lors de l'exécution, les erreurs de journal sont envoyées aux modèles GPT, Code ou Text-Davinci pour le débogage.
Repo file structure:
.
├── config_dir #file configuration
├── config.json #project files, paths, token limits metadata
├── config.py #set by user API, model, temperature for each request
├── credentials #credentials folder for OpenAI API
│ └── self_config.py #Azure OpenAI API credentials & model names metadata
#Move sample_self_config.py to self_config.py and fill data
├── emu_cli.py #run this module to run the program
├── feature_common.py #common methods for feature requests to API
├── feature_manager.py #manager for each feature requested by user in the menu
├── ft_operations #non-API requests directory
│ ├── op_loadcode.py #loads code from local file to apply code change requests to it
│ ├── op_run_program.py #run the code
├── ft_requests #feature text requests directory
│ ├── feature_request_argparse.py #standard add argparse request
│ ├── feature_request_custom_req.py #user enters custom system and request prompt
│ ├── feature_request_debuglogs.py #send logs from running the program to API to debug error found in logs
│ ├── feature_request_docstrings.py #add docstrings
│ ├── feature_request_excpt_and_log.py #add exception handling and logs to the code
│ ├── feature_request_rawcode.py #generate initial code from a program description
├── log_list_handler.py
├── project #project output directory
│ ├── module.log
│ ├── module.py #code requested stored here and versioned
├── prompt_txt #prompt specs directory for each request
│ ├── clean_json_rq.py
│ ├── custom_req.py
│ ├── debug_rq.py
│ ├── docstrings_rq.py
│ ├── error_hndl_logging_rq.py
│ ├── input_and_argparse_rq.py
│ ├── raw_code_rq.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── sample_self_config.py
├── tools #file and request management utilities directory
│ ├── file_management.py
│ └── request_utils.py
├── user_interaction.py #user interaction class
Python v3.10 + Python requis requis: voir exigences.txt Ajoutez ce package à votre SYS.PATH
Changement de chemin requis: modifiez le chemin de votre environnement python sur config.json: par exemple "python_env_path": "/ home / sergio / anaconda3 / bin / python" pour le chemin de la valeur de set env de set env actuel sur "python"
Authentification: Créez un répertoire "Creds" à la racine de ce projet et enregistrez-le dans son exemple_self_config.py. Renommez ce fichier PY sur self_config.py et entrez vos points de terminaison, vos noms de modèle / déploiement et vos clés. Projet testé avec Azure Openai API. API Openai non testé.
Configuration du modèle OpenAI et de la température par demande:
Exécution de ce programme: à la ligne de commande ./emu_cli.py affiche le menu:
1. Generate Raw Code
Request model for code according to a description you provide.
2. Load Raw Code Script From File
3. Add Argparse
4. Exception Handling and Logging
5. User Custom Request
Requirement: code to be already loaded. Expected JSON response as specified in custom_req.py json_required_format variable.
6. Run Program And Request Repair of Debug Logs
Run the program and upon errors send the log error captured for the model to amend the code accordingly.
7. Add Docstrings To Program Code.
8. Set Menu Sequence
9. Run All
10. Exit
Choose your request:
Basculer pour afficher l'invite pour chaque demandes: à config_dir / config.py toggle bool show_request
Si vous trouvez cela utile, vous pouvez m'acheter un café :)
