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● Open Interpreter(开放解释器)

Discord JA doc EN doc License

让语言模型在您的计算机上运行代码。
在本地实现的开源OpenAI的代码解释器。

登记以提前获取Open Interpreter(开放解释器)桌面应用程序


poster


pip install open-interpreter
interpreter

Open Interpreter(开放解释器) 可以让大语言模型(LLMs)在本地运行代码(比如 Python、JavaScript、Shell 等)。安装后,在终端上运行 $ interpreter 即可通过类似 ChatGPT 的界面与 Open Interpreter 聊天。

本软件为计算机的通用功能提供了一个自然语言界面,比如:

  • 创建和编辑照片、视频、PDF 等
  • 控制 Chrome 浏览器进行搜索
  • 绘制、清理和分析大型数据集
  • ...

⚠️ 注意:在代码运行前都会要求您批准执行代码。


演示

Open.Interpreter.Demo.mp4

Google Colab 上也提供了交互式演示:

Open In Colab

快速开始

pip install open-interpreter

终端

安装后,运行 interpreter

interpreter

Python

import interpreter

interpreter.chat("Plot AAPL and META's normalized stock prices") # 执行单一命令
interpreter.chat() # 开始交互式聊天

与 ChatGPT 的代码解释器比较

OpenAI 发布的 Code Interpreter 和 GPT-4 提供了一个与 ChatGPT 完成实际任务的绝佳机会。

但是,OpenAI 的服务是托管的,闭源的,并且受到严格限制:

  • 无法访问互联网。
  • 预装软件包数量有限
  • 允许的最大上传为 100 MB,且最大运行时间限制为 120.0 秒
  • 当运行环境中途结束时,之前的状态会被清除(包括任何生成的文件或链接)。

Open Interpreter(开放解释器)通过在本地环境中运行克服了这些限制。它可以完全访问互联网,不受运行时间或是文件大小的限制,也可以使用任何软件包或库。

它将 GPT-4 代码解释器的强大功能与本地开发环境的灵活性相结合。

命令

交互式聊天

要在终端中开始交互式聊天,从命令行运行 interpreter

interpreter

或者从.py 文件中运行 interpreter.chat()

interpreter.chat()

程序化聊天

为了更精确的控制,您可以通过 .chat(message) 直接传递消息 :

interpreter.chat("Add subtitles to all videos in /videos.")

# ... Streams output to your terminal, completes task ...

interpreter.chat("These look great but can you make the subtitles bigger?")

# ...

开始新的聊天

在 Python 中,Open Interpreter 会记录历史对话。如果你想从头开始,可以进行重置:

interpreter.reset()

保存和恢复聊天

return_messages=True 时,interpreter.chat() 会返回一个信息列表,可以用interpreter.load(messages) 来恢复之前的对话:

messages = interpreter.chat("My name is Killian.", return_messages=True) # 保存消息到 'messages'
interpreter.reset() # 重置解释器 ("Killian" 将被遗忘)

interpreter.load(messages) # 从 'messages' 恢复聊天 ("Killian" 将被记住)

自定义系统消息

你可以检查和配置 Open Interpreter 的系统信息,以扩展其功能、修改权限或赋予其更多上下文。

interpreter.system_message += """
使用 -y 运行 shell 命令,这样用户就不必确认它们。
"""
print(interpreter.system_message)

更改模型

Open Interpreter使用LiteLLM连接到语言模型。

您可以通过设置模型参数来更改模型:

interpreter --model gpt-3.5-turbo
interpreter --model claude-2
interpreter --model command-nightly

在 Python 环境下,您需要手动设置模型:

interpreter.model = "gpt-3.5-turbo"

在本地运行 Open Interpreter(开放解释器)

本地运行遇到问题? 请阅读我们最新的 GPU 设置指南Windows 设置指南

你可以从命令行以本地模式运行 interpreter 来使用 Code Llama

interpreter --local

或使用其 HuggingFace 的 repo ID(如 "tiiuae/falcon-180B")来本地运行任何 HuggingFace 模型:

interpreter --model tiiuae/falcon-180B

Azure 支持

要连接到 Azure 部署,请使用 --use-azure 以进行设置:

interpreter --use-azure

在 Python 中,需要设置以下变量:

interpreter.use_azure = True
interpreter.api_key = "your_openai_api_key"
interpreter.azure_api_base = "your_azure_api_base"
interpreter.azure_api_version = "your_azure_api_version"
interpreter.azure_deployment_name = "your_azure_deployment_name"
interpreter.azure_api_type = "azure"

调试模式

为了帮助贡献者检查和调试 Open Interpreter,--debug 模式提供了详细的日志。

您可以使用 interpreter --debug 来激活调试模式,或者直接在终端输入:

$ interpreter
...
> %debug true <- 开启调试模式

> %debug false <- 关闭调试模式

使用 .env 配置

Open Interpreter 允许你使用 .env 文件设置默认行为。这提供了一种灵活的方式来配置 Open Interpreter,而无需每次都手动更改命令行参数。

下面是一个 .env 的配置示例:

INTERPRETER_CLI_AUTO_RUN=False
INTERPRETER_CLI_FAST_MODE=False
INTERPRETER_CLI_LOCAL_RUN=False
INTERPRETER_CLI_DEBUG=False
INTERPRETER_CLI_USE_AZURE=False

您可以修改 .env 文件中的这些值,以更改 Open Interpreter 的默认行为。

安全提示

由于生成的代码是在本地环境中运行的,因此会与文件和系统设置发生交互,从而可能导致本地数据丢失或安全风险等意想不到的结果。

⚠️ 所以在执行任何代码之前,Open Interpreter 都会询问用户是否运行。

您可以运行 interpreter -y 或设置 interpreter.auto_run = True 来绕过此确认,此时:

  • 在运行请求修改本地文件或系统设置的命令时要谨慎。
  • 请像驾驶自动驾驶汽车一直握着方向盘一样留意 Open Interpreter,并随时做好通过关闭终端来结束进程的准备。
  • 考虑在 Google Colab 或 Replit 等受限环境中运行 Open Interpreter的主要原因是这些环境更加独立,从而降低执行任意代码导致出现问题的风险。

它是如何工作的?

Open Interpreter 为函数调用语言模型配备了 exec() 函数,该函数接受 编程语言(如 "Python "或 "JavaScript")和要运行的 代码

然后,它会将模型的信息、代码和系统的输出以 Markdown 的形式流式传输到终端。

作出贡献

感谢您对本项目参与的贡献!我们欢迎所有人贡献到本项目里面。

请参阅我们的 贡献准则,了解如何参与贡献的更多详情。

许可证

Open Interpreter 采用 MIT 许可授权。您可以使用、复制、修改、分发、转授权和出售该软件的副本。

请注意:此软件与 OpenAI 无关。

拥有一个像您的指尖一样快速工作的初级程序员...可以使新的工作流程变得轻松高效,同时也能让新的受众群体享受到编程的好处。

OpenAI 的代码解释器发布宣传语