gpt pilot
1.0.0
(YouTube에서 비디오를 열려면 클릭하십시오) (1 : 40 분)
? 향후 릴리스에 대한 업데이트를 받거나 연락을 취하려면 Discord 서버에 가입하거나 여기에 이메일을 추가 할 수 있습니다. ?
GPT 파일럿은 개발자가 구현을 감독하는 동안 완전히 작동하고 제작 준비가 가능한 앱을 생성하는 데 얼마나 많은 LLM을 활용할 수 있는지 연구하는 것을 목표로합니다.
주요 아이디어는 AI가 앱 (95%)에 대한 대부분의 코드를 쓸 수 있지만 나머지는 5%, 개발자는 우리가 완전한 AGI를 얻을 때까지 필요할 것입니다 .
이 프로젝트에서 학습에 관심이 있으시면 최신 블로그 게시물을 확인할 수 있습니다.
Python 및 (선택적으로) PostgreSQL이 설치된 후 다음 단계를 따르십시오.
git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Repo 복제)cd gpt-pilot (Repo 폴더로 이동)python3 -m venv venv (가상 환경 생성)source venv/bin/activate (또는 Windows venvScriptsactivate ) (가상 환경 활성화)pip install -r requirements.txt (종속성 설치)cp example-config.json config.json (conate config.json 파일)config.json 파일에서 키 및 기타 설정을 설정하십시오.openai , anthropic 또는 groq ) 키 및 엔드 포인트 (기본값을 위해 null 남겨 두십시오) (Azure 및 OpenRouter는 openai 설정을 통해지지됩니다)null 인 경우 환경 변수에서 읽습니다)fs.ignore_paths 업데이트하고 작업 공간에서 GPT 파일럿이 추적하지 말아야 할 파일 또는 폴더를 추가하여 컴파일러에서 생성 된 폴더를 무시하는 데 유용합니다.python main.py (시작 GPT 파일럿) 생성 된 모든 코드는 파일럿을 시작할 때 입력 한 앱 이름의 이름을 따서 명명 된 폴더 내부의 폴더 workspace 에 저장됩니다.
이전 버전이있는 Git 저장소가 이미 있다고 가정합니다.
git pull (repo 업데이트)source pilot-env/bin/activate (또는 Windows pilot-envScriptsactivate ) (가상 환경 활성화)pip install -r requirements.txt (새 종속성 설치)python main.py --import-v0 pilot/gpt-pilot (설정 및 기존 프로젝트를 가져와야합니다) 이렇게하면 새 데이터베이스 pythagora.db 가 생성되고 이전 데이터베이스에서 모든 앱을 가져옵니다. 각 앱마다 작업중인 최신 작업의 시작을 가져옵니다.
가져 오기가 성공했는지 확인하려면 python main.py --list 실행하여 생성 한 모든 앱을 확인하고 config.json 확인하여 설정이 새 구성 파일 형식으로 올바르게 변환되었는지 확인하십시오 (및 조정하십시오. 필요한 경우).
GPT 파일럿으로 생성 된 모든 예제 앱을 보려면 여기를 클릭하십시오.
git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Repo 복제)docker compose config docker-compose.yml 환경 변수를 업데이트하십시오. 로컬 모델을 사용하려면 https://localai.io/basics/getting_started/로 이동하십시오.~/gpt-pilot-workspace 를 읽고 쓸 것입니다. docker-compose.yml 에서 편집 할 수도 있습니다.docker compose build 실행하십시오. 이것은 당신을 위해 GPT-Pilot 컨테이너를 만들 것입니다.docker compose up 실행하십시오.port 7681 의 웹 터미널에 액세스하십시오python main.py (시작 GPT 파일럿) 이것은 두 개의 컨테이너를 시작합니다. 하나는 Dockerfile 에 의해 구축 된 새로운 이미지와 Postgres 데이터베이스입니다. 새로운 이미지는 또한 TTYD가 설치되어 GPT-Pilot과 쉽게 상호 작용할 수 있습니다. 노드는 이미지에 설치되며 포트 3000은 노출됩니다.
GPT 파일럿은 기본적으로 내장 SQLITE 데이터베이스를 사용합니다. PostgreSQL 데이터베이스를 사용하려면 asyncpg 및 psycopg2 패키지를 추가로 설치해야합니다.
pip install asyncpg psycopg2 그런 다음 db.url postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name> 로 설정하려면 config.json 파일을 업데이트해야합니다.
python main.py --list참고 : 각 프로젝트 (APP)에 대해서도 "분기"도 나열됩니다. 현재 우리는 하나의 지점 ( "메인"이라고 함) 만 지원하며, 앞으로 여러 프로젝트 지점에 대한 지원을 추가 할 계획입니다.
python main.py --project < app_id >python main.py --project < app_id > --step < step >경고 : 지정된 단계 후에 모든 진행 상황이 삭제됩니다!
python main.py --delete < app_id > 지정된 app_id 로 프로젝트를 삭제하십시오. 경고 : 이것은 취소 할 수 없습니다!
python main.py --import-v0 < path >이전 GPT 파일럿 V0.1 데이터베이스에서 프로젝트를 가져옵니다. 경로는 이전 GPT 파일럿 V0.1 데이터베이스의 경로 여야합니다. 각 프로젝트마다 작업중인 최신 작업의 시작을 가져옵니다. 프로젝트가 이미 가져온 경우 가져 오기 절차가 건너 뜁니다 (데이터베이스에서 프로젝트를 덮어 쓰지 않음).
VSCODE Extension에서 GPT 파일럿을 호출하는 것을 지원하는 몇 가지 다른 명령 줄 옵션이 있습니다. 사용 가능한 모든 옵션을 보려면 --help 플래그를 사용하십시오.
python main.py --helpGPT 파일럿이 앱을 만드는 단계는 다음과 같습니다.
GPT 파일럿에 기여하는 데 관심이 있으시면 Discord 서버에 가입하고 열린 Github 문제를 확인한 다음 관심있는 것이 있는지 확인하십시오. 우리는 그 중 하나를 해결하는 데 도움을 받게되어 기쁩니다. 시작하기 가장 좋은 곳은 위에서 언급 한 블로그 게시물을 검토하여 코드베이스에 뛰어 들기 전에 아키텍처가 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다.
연구 외에 GPT 파일럿은 다른 시나리오에서 작동하도록 디버깅해야합니다. 예를 들어, 생성 된 코드의 품질이 개발 작업의 크기에 매우 민감하다는 것을 깨달았습니다. 작업이 너무 넓어지면 코드에는 수정하기 어려운 버그가 너무 많지만 개발 작업이 너무 좁아지면 GPT는 작업을 기존 코드로 구현하는 데 어려움을 겪는 것 같습니다.
GPT 파일럿을 개선하기 위해 언제든지 선택할 수있는 일부 이벤트를 추적하고 있습니다. 당신은 그것에 대해 더 읽을 수 있습니다.
? 오픈 소스 도구로서, GPT- 오인 리 레포에 출연하면 세상을 의미 할 것입니까?
Discord 서버에 가입하여 연락을 취하십시오.
