Recientemente, OpenAI lanzó Code Interpreter en ChatGPT para todos los usuarios que pagan. Sin embargo, cuesta $20 por mes, lo cual no es asequible para todos. Por lo tanto, si desea utilizar el intérprete de código de ChatGPT de forma gratuita, este tutorial es para usted. Un desarrollador que se hace llamar Shroominico ha desarrollado una implementación de código abierto del intérprete de código de ChatGPT. Le permite realizar análisis de conjuntos de datos y visualizar datos de manera similar a ChatGPT. En ese sentido, sigamos adelante y aprendamos a usar el intérprete de código de forma gratuita.
Cosas a tener en cuenta antes de continuar
1. Estamos utilizando el código abierto y gratuito. Proyecto API de interpretación de código en GitHub (visita). Utiliza CodeBoxes, la API de OpenAI, agentes LangChain y varios paquetes de Python para comportarse como el intérprete de código de ChatGPT.
2. Para una pequeño conjunto de datosFunciona bastante bien y sin costo alguno. Sin embargo, cuando envías un gran conjunto de datos para su análisis, el límite de velocidad de OpenAI para usuarios gratuitos impide la operación. Por lo tanto, si planeas usarlo para grandes cantidades de datos, considera agregar un método de pago a tu cuenta de OpenAI.
3. Si tienes acceso a la API GPT-4, el proyecto funciona bien. Sin embargo, he personalizado el código para que sea compatible también con el modelo GPT-3.5-turbo.
Paso 1: Configurar la API del intérprete de código
1. Primero, debes instalar Python y Pip en tu computadora, para lo cual puedes seguir nuestro tutorial vinculado. Asegúrate de agregar python.exe a PATH durante la instalación.
2. Una vez que haya instalado Python junto con Pip, abra la Terminal y ejecute los siguientes comandos para verificar si están Configurar correctamenteLos comandos deben devolver la salida con sus números de versión.
python –versión pip –versión
3. Ahora, ejecute el siguiente comando para Instalar la API del intérprete de código.
pip instala «codeinterpreterapi»[all]»
4. Después de eso, sigue adelante y obtener una clave API de OpenAI sitio webHaga clic en “Crear nueva clave secreta” y copie la clave.
Paso 2: Ejecute el intérprete de código ChatGPT de forma gratuita
1. Una vez que hagas eso, es momento de ejecutar la API del intérprete de código de forma gratuita.
2. Abra un editor de código como Sublime Text o Bloc de notas++ (Descargar).
3. Ahora, copie el código a continuación y pégalo en el editor de código. El código es del GitHub página de la API del intérprete de código, pero he realizado algunos cambios para evitar algunos errores.
importar os.environ[«OPENAI_API_KEY»] = «PEGUE LA CLAVE DE API DE OPENAI AQUÍ» from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession async def main(): # crear una sesión session = CodeInterpreterSession(model=»gpt-3.5-turbo») await session.astart() # generar una respuesta basada en la entrada del usuario response = await session.generate_response( «Grafique el gráfico del precio de las acciones de Apple desde junio de 2007 hasta junio de 2023» ) # generar la respuesta (texto + imagen) print(«AI: «, response.content) for file in response.files: file.show_image() # terminar la sesión await session.astop() if __name__ == «__main__»: import asyncio # ejecutar la función asincrónica asyncio.run(main())
4. He resaltado en rojo el código donde se necesitan algunos cambios. Primero, Pegue la clave API de OpenAI En la segunda linea.
5. Después de eso, si tienes acceso a la API GPT-4, puedes definir el modelo “gpt-4” en la novena línea. Finalmente, en la línea 14, puedes ingresar tu consulta y definir lo que quieres crear.
6. Ahora, guarde el archivo como “chart.py” en la De oficinaAsegúrese de agregar la extensión .py al final.
7. Ahora, abre la Terminal y ejecuta los siguientes comandos uno por uno. El primer comando se moverá a la ubicación del escritorio y el segundo ejecutará el archivo “chart.py” usando Python.
cd Escritorio python chart.py
8. Espere unos segundos y Code Interpreter API lo hará. generar el gráfico para ti.
9. Utiliza una serie de servicios en segundo plano para lograr este resultado, incluidos LangChain Agents, datos de Yahoo Finance de Internet, Matplotlib para trazar el gráfico y más. Puede agregar la siguiente línea al código para ver todo lo que pasa En el fondo.
sistema operativo.environ[«VERBOSE»] = «Verdadero»
10. De ahora en adelante, puedes simplemente cambiar la consulta en el código y ejecute nuevamente el archivo “chart.py” para generar nuevos gráficos.
Paso 3: Realizar análisis de datos utilizando la API de interpretación de código
1. También puedes utilizar tus datos locales para realizar análisis de datos de forma gratuita. Para ello, Crea una carpeta llamada “análisis” en el escritorio.
2. Ahora, mueva el conjunto de datos a la carpeta “análisis”. El conjunto de datos puede estar en formato CSV, XSL o XSLX. Por ejemplo, vamos a utilizar un archivo “globaltemperature.csv” dentro de la carpeta “análisis”.
3. A continuación, abra el editor de código y Pegue el código siguiente.
importar os.environ[«OPENAI_API_KEY»] = «PEGUE LA CLAVE DE API DE OPENAI AQUÍ» from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, File async def main(): # administrador de contexto para inicio/detención automático de la sesión async with CodeInterpreterSession(model=»gpt-3.5-turbo») as session: # define la solicitud del usuario user_request = «Analice este conjunto de datos y trace la temperatura global desde el año 1950 hasta el 2016. Considere el sistema GCAG». files = [
File.from_path(«globaltemperature.csv»),
]
# generar la respuesta response = await session.generate_response( user_request, files=files ) # salida al usuario print(«AI: «, response.content) for file in response.files: file.show_image() if __name__ == «__main__»: import asyncio asyncio.run(main())
4. Aquí, primero debes Pegue la clave API de OpenAI.
5. Ahora, cambia “globaltemperature.csv” por el nombre de tu propio conjunto de datos. Por cierto, también puedes cambiar el modelo y la consulta del usuario según lo que quieras obtener de los datos.
6. Guárdelo como “data.py” dentro de la carpeta “análisis” en tu escritorio.
7. Inicie el Terminal y ejecute el archivo de manera similar.
cd Desktop/analisis datos python.py
8. Ahora lo harás Obtenga el gráfico basado en su conjunto de datos localY así es como puedes usar la API de interpretación de código para el análisis de conjuntos de datos sin pagar ninguna tarifa.
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