GPT Engineer : Construction d'applications avec des transformateurs pré-entraînés génératifs
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Dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la génération de code, GPT Engineer se distingue comme un outil puissant qui révolutionne la façon dont nous construisons des applications. En tant qu'outil open-source, GPT Engineer exploite la puissance de l'IA générative et des modèles de réseaux neuronaux pour créer des applications robustes à partir de simples instructions textuelles. Cet article est votre guide complet pour comprendre, adapter et étendre GPT Engineer en fonction de vos besoins en programmation.
GPT Engineer n'est pas qu'un autre outil d'IA ; c'est un véritable game-changer. Il s'agit d'exploiter la puissance des Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (GPT) pour créer des applications qui peuvent apprendre, s'adapter et évoluer. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant qui se lance dans le monde de la génération de code basée sur l'IA, GPT Engineer offre une approche unique pour construire des applications à la fois efficaces et adaptables.
Qu'est-ce que GPT Engineer ? Pourquoi est-ce si populaire ?
GPT Engineer est un outil qui utilise la puissance de GPT, ou Transformateurs Pré-entraînés Génératifs, pour générer du code. Mais que cela signifie-t-il ? En essence, GPT est un type de modèle de réseau neuronal qui utilise l'apprentissage automatique pour générer du texte semblable à celui écrit par un humain. Lorsque nous parlons de GPT dans le contexte de GPT Engineer, nous faisons référence à l'application de cette technologie pour générer du code à partir d'instructions textuelles.
Les Transformateurs Pré-entraînés Génératifs sont un type d'architecture de modèle utilisée dans le traitement du langage naturel. Ils sont conçus pour générer du texte relevant du contexte et correct grammaticalement. Dans le cas de GPT Engineer, ces modèles sont entraînés à générer du code, ce qui rend possible la construction d'applications complètes à partir d'un ensemble d'instructions ou d'indications.
GPT Engineer va plus loin en apprenant à générer du code en fonction des préférences souhaitées. Cela signifie que vous pouvez guider l'outil pour générer du code dans un style ou un format spécifique, ce qui en fait un outil hautement adaptable pour différents projets de programmation.
Comment configurer rapidement GPT Engineer
Télécharger et installer GPT Engineer
Pour commencer avec GPT Engineer, suivez ces instructions étape par étape pour télécharger, installer et configurer l'outil sur votre système d'exploitation préféré :
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Télécharger GPT Engineer
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Vous pouvez cloner GPT Engineer sur votre environnement local. Ouvrez un terminal ou une invite de commandes et exécutez la commande suivante pour cloner le dépôt GPT Engineer :
git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git
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Vous pouvez également télécharger directement GPT Engineer sur la page officielle de GitHub, en cliquant sur Code et en sélectionnant Download Zip.
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Configurer l'environnement Python
- GPT Engineer nécessite l'exécution de Python. Si vous n'avez pas Python installé, rendez-vous sur le site officiel de Python (python.org (opens in a new tab)) et téléchargez la dernière version compatible avec votre système d'exploitation. Suivez les instructions d'installation fournies par Python pour l'installer sur votre ordinateur. Exécutez ces commandes :
cd gpt-engineer pip install -e .
Si vous utilisez un environnement virtuel, utilisez plutôt cette méthode :
make install && source venv/bin/activate
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Configurer GPT Engineer
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Une fois que les dépendances sont installées, vous devez configurer GPT Engineer en exécutant la commande suivante :
python setup.py develop
Cette commande installera GPT Engineer en tant que paquet de développement sur votre système.
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Vérifier l'installation
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Pour vérifier que GPT Engineer est correctement installé, exécutez la commande suivante :
gpt-engineer --help
Si l'installation est réussie, vous devriez voir le message d'aide affichant les commandes et options disponibles.
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Une fois ces étapes terminées, GPT Engineer sera installé et prêt à être utilisé sur votre système.
Exécuter des projets GPT Engineer dans VSCode
Pour exécuter un projet GPT Engineer dans VSCode, suivez ces étapes supplémentaires :
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Ouvrir le répertoire spécifique dans VS Code
- Ouvrez le répertoire GPT-Engineer dans votre éditeur de code préféré, tel que Visual Studio Code (VS Code).
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Définir le projet
- À l'intérieur du répertoire GPT-Engineer, localisez le répertoire "exemple" et ouvrez le fichier principal de saisie. C'est là que vous décrirez le type de projet que vous souhaitez que GPT Engineer génère. Vous pouvez être aussi spécifique que vous le souhaitez, en fournissant des détails et des indications pour la génération de code.
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Obtenir la clé API OpenAI
- Inscrivez-vous à un compte OpenAI et créez une clé API.
- Dans le terminal ou l'invite de commande, tapez la commande suivante pour définir la clé d'API comme une variable d'environnement:
export OPENAI_API_KEY=votre_clé_api
- Exécuter le fichier principal
- Dans le terminal ou l'invite de commande, accédez au répertoire GPT-Engineer.
- Exécutez la commande suivante pour exécuter le fichier principal, en spécifiant le dossier contenant le principal texte d'instruction:
python main.py exemple
- Remarque: remplacez "exemple" par le nom du dossier contenant votre fichier principal d'instructions.
Après avoir exécuté le fichier principal, GPT Engineer vous demandera des précisions ou des informations supplémentaires que vous souhaitez fournir. Vous pouvez fournir autant d'informations que nécessaire. GPT Engineer commencera alors à générer le code en fonction de vos instructions et spécifications.
Construction d'applications avec GPT Engineer
GPT Engineer fonctionne selon un principe simple mais puissant: la génération de code basée sur des instructions textuelles. Cela signifie que vous pouvez instruire l'outil pour générer un type spécifique de code en fournissant une instruction textuelle. Par exemple, si vous souhaitez que GPT Engineer génère une fonction Python pour une tâche spécifique, vous pouvez fournir une instruction décrivant la fonction, et GPT Engineer générera le code correspondant.
L'une des fonctionnalités les plus intéressantes de GPT Engineer est sa capacité à construire des applications complètes. Ceci est rendu possible par sa capacité de génération de code complet. Avec GPT Engineer, vous pouvez construire une application complète en fournissant une série d'instructions décrivant la fonctionnalité de l'application.
Construction d'un script Hello World JavaScript avec GPT Engineer
GPT Engineer offre la possibilité de générer du code en JavaScript, offrant ainsi un moyen pratique d'automatiser les tâches de génération de code. En suivant ces étapes, vous pouvez facilement utiliser GPT Engineer dans vos projets JavaScript:
Étape 1: Installer le package GPT Engineer
Commencez par installer le package GPT Engineer dans votre projet JavaScript. Utilisez votre gestionnaire de packages préféré, tel que npm ou yarn, pour installer le package. Exécutez la commande suivante dans votre répertoire de projet:
npm install gpt-engineer
Cette commande téléchargera et installera le package GPT Engineer ainsi que ses dépendances.
Étape 2: Créer un nouveau projet JavaScript et importer GPT Engineer
Configurez un nouveau projet JavaScript dans le répertoire de votre choix. Il peut s'agir d'un simple fichier JavaScript ou d'un projet plus large utilisant des frameworks tels que Node.js, React ou Vue.js. Assurez-vous d'avoir une structure de projet de base en place avant de passer à l'étape suivante.
Dans votre fichier de projet JavaScript, importez le package GPT Engineer à l'aide de l'instruction d'importation appropriée:
const gptEngineer = require("gpt-engineer");
Cela vous permet d'accéder aux fonctionnalités fournies par GPT Engineer dans votre projet.
Étape 3: Écrire une instruction textuelle et générer du code
Définissez une instruction textuelle décrivant le code que vous souhaitez générer. Par exemple, vous pouvez utiliser l'instruction suivante pour générer une fonction JavaScript qui affiche "Bonjour, monde!" dans la console:
const prompt = "Écrivez une fonction qui affiche 'Bonjour, monde!' dans la console.";
Pour générer le code en fonction de l'instruction, appelez la fonction generateCode
sur l'objet GPT Engineer:
const code = gptEngineer.generateCode(prompt);
La fonction generateCode
renverra une chaîne contenant le code JavaScript généré.
Vous pouvez maintenant utiliser le code généré dans votre projet. Par exemple, vous pouvez afficher le code généré dans la console:
console.log(code);
Cela affichera le code JavaScript généré qui affiche "Bonjour, monde!" lorsqu'il est exécuté.
Construire un extracteur de données Web avec GPT Engineer
Par exemple, si vous souhaitez construire une application d'extraction de données Web, vous pouvez fournir des instructions décrivant les sites Web à scraper, les données à extraire et comment stocker les données extraites. GPT Engineer générera ensuite le code source complet de l'application, y compris les fonctions nécessaires pour le scraping Web, l'extraction de données et le stockage des données.
Exemples d'instructions pour GPT-Engineer:
"Construisez une application d'extraction de données Web qui extrait les derniers articles de presse d'un site d'actualités. Stockez les données extraites dans un fichier CSV."
Code généré par GPT Engineer:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
def scrape_news(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
news_articles = soup.find_all('div', class_='news-article')
data = []
for article in news_articles:
title = article.find('h2').text
link = article.find('a')['href']
data.append([title, link])
return data
def save_to_csv(data, filename):
with open(filename, 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)
news_data = scrape_news('https://newswebsite.com')
save_to_csv(news_data, 'news_data.csv')
Cette fonctionnalité de GPT Engineer ouvre un monde de possibilités pour les développeurs expérimentés et les débutants. Pour les débutants, elle offre un moyen simple de commencer des projets de codage. Pour les développeurs expérimentés, elle offre un moyen rapide et efficace de prototyper des applications et de tester des idées.
Intégrer GPT Engineer dans votre flux de travail existant
GPT Engineer n'est pas seulement un outil de génération de code; c'est une plateforme que vous pouvez adapter et étendre pour répondre à vos besoins. Que vous souhaitiez personnaliser le processus de génération de code ou intégrer GPT Engineer à d'autres outils, la nature open source de GPT Engineer rend cela possible.
Intégrer GPT Engineer à votre flux de travail de développement existant peut améliorer votre productivité en matière de codage. Voici quelques conseils pour tirer le meilleur parti de GPT Engineer:
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Utilisez GPT Engineer pour le code boilerplate: Lorsque vous commencez un nouveau projet, utilisez GPT Engineer pour générer du code boilerplate pour les tâches courantes. Par exemple, vous pouvez générer la structure de base d'une application web ou des points de terminaison API à l'aide de GPT Engineer.
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Personnalisez le Code Généré : GPT Engineer vous permet de guider le processus de génération de code en fonction de vos préférences. Expérimentez avec différentes invites et ajustez le code généré pour le faire correspondre à votre style de codage préféré et aux exigences de votre projet.
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Combinez GPT Engineer avec un Contrôle de Version : Intégrez GPT Engineer à des systèmes de contrôle de version tels que Git pour suivre les modifications apportées au code généré. Cela garantit la transparence et permet la collaboration avec d'autres développeurs travaillant sur le projet.
En incorporant GPT Engineer dans votre flux de travail de développement, vous pouvez rationaliser votre processus de codage et gagner un temps précieux.
Exemple d'invite pour GPT Engineer :
"Générez un modèle Django pour un article de blog avec des champs pour le titre, le contenu, l'auteur et la date de publication."
Code généré par GPT Engineer ;
from django.db import models
class BlogPost(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
content = models.TextField()
author = models.CharField(max_length=100)
publication_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
Cet exemple montre comment GPT Engineer peut être utilisé pour générer un modèle Django pour un article de blog. Le code généré inclut tous les champs nécessaires pour un article de blog, y compris le titre, le contenu, l'auteur et la date de publication. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais cela garantit également que le code est structuré et formaté correctement.
Comparez GPT Engineer avec Auto GPT
Bien que GPT Engineer soit un outil puissant, il est important de connaître les autres plates-formes et outils similaires disponibles sur le marché. Par exemple :
- Autogpt, qui utilise également l'IA générative pour la génération de code.
- Private GPT, qui est un agent d'IA qui vous offre la confidentialité lors de l'utilisation de modèles GPT.
- Babyagi, comme son nom l'indique, il s'agit d'une tentative de "baby step" pour les agents d'IA autonomes.
En comparant GPT Engineer et AutoGPT, il existe des différences clés entre GPT Engineer et Autogpt qui pourraient rendre l'un plus adapté à vos besoins que l'autre. Par exemple, bien que les deux outils utilisent des invites de texte pour la génération de code, GPT Engineer offre plus de flexibilité et de contrôle sur le code généré. Cela fait de GPT Engineer un outil plus adaptable, notamment pour les projets de codage complexes.
Fonctionnalité | GPT Engineer | AutoGPT |
---|---|---|
Génération de code | ✔️ | ✔️ |
Invites de texte | ✔️ | ✔️ |
Flexibilité | ✔️ | ❌ |
Contrôle | ✔️ | ❌ |
Adaptable | ✔️ | ❌ |
Projets complexes | ✔️ | ❌ |
Nous pouvons conclure en toute sécurité que GPT Engineer est un bond en avant par rapport à la génération précédente d'agents autonomes tels que AutoGPT, ce qui nous rapproche un peu plus d'une IA de codage autonome entièrement autonome qui pourrait finalement remplacer les programmeurs.
GPT Engineer : Communauté Open Source et Tutoriels
La communauté autour de GPT Engineer est en plein essor, avec de nombreux développeurs partageant leurs expériences et exemples de code sur des plateformes comme Reddit. Ces discussions fournissent des informations précieuses sur les applications pratiques de GPT Engineer et peuvent être une excellente ressource pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés.
Vous pouvez consulter la communauté GitHub de GPT Engineer ici (opens in a new tab).
Il existe également de nombreux tutoriels et ressources disponibles en ligne pour vous aider à démarrer avec GPT Engineer. Il s'agit notamment de guides étape par étape sur l'installation de GPT Engineer, de tutoriels sur l'utilisation de GPT Engineer pour différentes tâches de codage, et même de vidéos YouTube qui fournissent un guide visuel sur l'utilisation de GPT Engineer.
Conclusion
En conclusion, GPT Engineer est un outil puissant pour la génération de code basée sur l'IA. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant, GPT Engineer offre une approche unique pour la création d'applications à la fois efficaces et adaptables. Grâce à sa capacité à générer du code en fonction d'invites de texte, GPT Engineer ouvre un monde de possibilités pour diverses tâches de codage.
FAQs
1. Qu'est-ce que GPT Engineer ?
GPT Engineer est un outil d'IA open source qui génère une base de code entière en fonction d'une invite.
2. Comment fonctionne GPT Engineer ?
Pour utiliser GPT Engineer, vous spécifiez ce que vous souhaitez qu'il construise, et l'IA demande des éclaircissements. Il est conçu pour être facile à adapter et à étendre.
3. Puis-je télécharger GPT Engineer ?
Oui, vous pouvez télécharger GPT Engineer gratuitement depuis SourceForge.
4. Quels langages de programmation prend en charge GPT Engineer ?
GPT Engineer prend en charge JavaScript et est disponible sur GitHub pour une personnalisation et une adaptation supplémentaires.
5. Que puis-je construire avec GPT Engineer ?
Avec GPT Engineer, vous pouvez construire une application entière avec une seule invite. Il peut générer du code pour diverses applications, notamment le web scraping, la création de sites web, et plus encore.