gpt pilot
1.0.0
(Нажмите, чтобы открыть видео на YouTube) (1: 40min)
? Если вы хотите получить обновления в будущих выпусках или просто связаться с нами, присоединяйтесь к нашему серверу Discord, или вы можете добавить свою электронную почту здесь. ?
GPT Pilot стремится изучить, сколько LLMS можно использовать для создания полностью работающих, готовых к производству приложений, в то время как разработчик наблюдает за реализацией.
Основная идея заключается в том, что ИИ может написать большую часть кода для приложения (может быть, 95%), но в течение остальных, 5%, разработчик будет и понадобится, пока мы не получим полный AGI .
Если вы заинтересованы в наших знаниях во время этого проекта, вы можете проверить наши последние сообщения в блоге.
После того, как у вас установлен Python и (необязательно) PostgreSQL, выполните следующие действия:
git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (клон репо)cd gpt-pilot (перейдите в папку Repo)python3 -m venv venv (создайте виртуальную среду)source venv/bin/activate (или в Windows venvScriptsactivate ) (активируйте виртуальную среду)pip install -r requirements.txt (установите зависимости)cp example-config.json config.json (create config.json file)config.json :openai , anthropic или groq ) и конечные точки (оставьте null по умолчанию) (Обратите внимание, что Azure и OpenRouter предоставляются через настройку openai )null , будет прочитана из переменных среды)fs.ignore_paths и добавить файлы или папки, которые не должны отслеживать GPT Pilot в рабочей области, полезно для игнорирования папок, созданных компиляторамиpython main.py (Start GPT Pilot) Весь сгенерированный код будет сохранен в workspace папки в папке, названной в честь имени приложения, которое вы введете при запуске пилота.
Предполагая, что у вас уже есть репозиторий GIT с более ранней версией:
git pull (обновить репо)source pilot-env/bin/activate (или на Windows pilot-envScriptsactivate ) (активируйте виртуальную среду)pip install -r requirements.txt (Установите новые зависимости)python main.py --import-v0 pilot/gpt-pilot (это должно импортировать ваши настройки и существующие проекты) Это создаст новую базу данных pythagora.db и импортировать все приложения из старой базы данных. Для каждого приложения он импортирует начало последней задачи, над которой вы работали.
Чтобы убедиться, что импорт был успешным, вы можете запустить python main.py --list чтобы увидеть все созданные вами приложения, и проверить config.json , чтобы проверить, что настройки были правильно преобразованы в новый формат файла конфигурации (и внесите любые настройки При необходимости).
Нажмите здесь, чтобы увидеть все примеры приложений, созданных с помощью GPT Pilot.
git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (клон репо)docker-compose.yml , которые можно сделать с помощью docker compose config . Если вы хотите использовать локальную модель, перейдите по адресу https://localai.io/basics/getting_started/.~/gpt-pilot-workspace на вашей машине, вы также можете отредактировать это в docker-compose.ymldocker compose build . Это создаст для вас контейнер GPT-пилот.docker compose up .port 7681python main.py (Start GPT Pilot) Это запустит два контейнера, один из которых является новым изображением, построенным Dockerfile и базой данных Postgres. На новом изображении также установлено TTYD, чтобы вы могли легко взаимодействовать с GPT-Pilot. Узел также установлен на изображении, а порт 3000 обнажается.
GPT Pilot использует встроенную базу данных SQLite по умолчанию. Если вы хотите использовать базу данных PostgreSQL, вам необходимо дополнительно установить пакеты asyncpg и psycopg2 :
pip install asyncpg psycopg2 Затем вам необходимо обновить файл config.json , чтобы установить db.url в postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name> .
python main.py --listПримечание. Для каждого проекта (приложение) в этом также перечислены «филиалы». В настоящее время мы поддерживаем только один филиал (называемый «Main»), и в будущем мы планируем добавить поддержку для нескольких филиалов проекта.
python main.py --project < app_id >python main.py --project < app_id > --step < step >Предупреждение: это удалит весь прогресс после указанного шага!
python main.py --delete < app_id > Удалить проект с указанным app_id . Предупреждение: это не может быть отменено!
python main.py --import-v0 < path >Это будет импортировать проекты из старой базы данных Pilot V0.1 Pilot V0.1. Путь должен быть пути к старой базе данных Pilot V0.1 Pilot V0.1. Для каждого проекта он импортирует начало последней задачи, над которой вы работали. Если проект уже был импортирован, процедура импорта пропустит его (не будет перезаписать проект в базе данных).
Есть несколько других параметров командной строки, которые в основном поддерживают вызов пилота GPT из нашего расширения VSCODE. Чтобы увидеть все доступные варианты, используйте флаг --help :
python main.py --helpВот шаги, предпринимаемые GPT Pilot, чтобы создать приложение:
Если вы заинтересованы в участии в GPT Pilot, присоединяйтесь к нашему серверу Discord, ознакомьтесь с Open Github Aslive и посмотрите, интересует ли вас что -то. Мы были бы рады получить помощь в решении любого из них. Лучшее место для начала - это просмотреть сообщения в блогах, упомянутые выше, чтобы понять, как работает архитектура, прежде чем погрузиться в кодовую базу.
Помимо исследования, GPT Pilot должен быть отладкой для работы в разных сценариях. Например, мы поняли, что качество генерируемого кода очень чувствителен к размеру задачи разработки. Когда задача слишком широкая, у кода есть слишком много ошибок, которые трудно исправить, но когда задача разработки слишком узкая, GPT также, кажется, изо всех сил пытается внедрить задачу в существующий код.
Чтобы улучшить пилот GPT, мы отслеживаем некоторые события, на которые вы можете отказаться в любое время. Вы можете прочитать больше об этом здесь.
? Как инструмент с открытым исходным кодом, это означало бы для нас мир, если бы вы снялись в GPT-Pilot Repo?
Присоединяйтесь к серверу Discord, чтобы связаться.
