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VOICEVOX:冥鳴ひまり
はじめに
Open Interpreterは、自然言語で指示を与えることでコードを書き、実行まで行ってくれるツールであり、これはローカル環境にインストールすることで利用可能となる、OpenAI社のCode Interpreter（Advanced Data Analysis）のオープンソース版と言えます。
例えば、Macのターミナル上でOpen Interpreterをインストールすることで、大規模言語モデル・Large Language Model (以下、LLM) を利用することができるようになります。
GPT-4を使用するには、OpenAIのAPIキーが必要ですが、Code Llamaというローカルで動作するコード生成モデルも無料で利用可能であり、ただし、インストールと適切な計算環境の設定が必要です。
今回は、macOSにOpen Interpreter(バージョン open-interpreter-0.1.6 & openai-0.28.1)をインストールし、その設定とターミナル上でのGPT-4の動作を確認した結果を報告します。
ターミナル上でのローカル実行は、多くの利点をもたらすかもしれません。。
プレインストールの設定
Open InterpreterはPythonのライブラリであるため、pipコマンドを使用してインストールを行います。
初めに、Pythonとpipのバージョンを確認しましたが、私の環境では、minicondaを使用してインストールされたPython 3.9.12とpip 21.2.4が利用されていました。しかし、これらのバージョンはOpen Interpreterとの相性が良くないことが判明しました。
こんな状況でした。
（このとき、バージョン確認で実行したコマンドは以下の通りです。）
# バージョン確認コマンド
which python
#/Users/sas/miniconda/bin/python
python -V
#Python 3.9.12
which pip
#/Users/sas/miniconda/bin/pip
pip -V
#pip 21.2.4 from /Users/sas/miniconda/lib/python3.9/site-packages/pip (python 3.9)
そのため、Pythonとpipの最新版をインストールし、私は/opt/homebrew/binにあるpip3.11を使用しました。
/opt/homebrew/bin/pip3.11 -V
#pip 23.2.1 from /opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)
open-interpreterのインストールと設定
インストールはpipコマンドを使用し、open-interpreterを指定します。
私の環境ではパスが通っていないため、フルパスでpipコマンドを実行しました。
#インストール
/opt/homebrew/bin/pip3.11 install open-interpreter
#アップグレード時
/opt/homebrew/bin/pip3.11 install --upgrade open-interpreter
インストールが完了したら、ヘルプを表示して動作を確認します。
このバージョンでは、すでに、--versionの引数は廃止されているようです。
ヘルプ表示の実行結果は以下の通りです。
# ヘルプ表示
$ interpreter -h
usage: interpreter [-h] [-s SYSTEM_MESSAGE] [-l] [-y] [-d] [-m MODEL]
[-t TEMPERATURE] [-c CONTEXT_WINDOW] [-x MAX_TOKENS]
[-b MAX_BUDGET] [-ab API_BASE] [-ak API_KEY] [--config]
[--conversations] [-f]
Open Interpreter
options:
-h, --help show this help message and exit
-s SYSTEM_MESSAGE, --system_message SYSTEM_MESSAGE
prompt / custom instructions for the language model
-l, --local run in local mode
-y, --auto_run automatically run the interpreter
-d, --debug_mode run in debug mode
-m MODEL, --model MODEL
model to use for the language model
-t TEMPERATURE, --temperature TEMPERATURE
optional temperature setting for the language model
-c CONTEXT_WINDOW, --context_window CONTEXT_WINDOW
optional context window size for the language model
-x MAX_TOKENS, --max_tokens MAX_TOKENS
optional maximum number of tokens for the language
model
-b MAX_BUDGET, --max_budget MAX_BUDGET
optionally set the max budget (in USD) for your llm
calls
-ab API_BASE, --api_base API_BASE
optionally set the API base URL for your llm calls
(this will override environment variables)
-ak API_KEY, --api_key API_KEY
optionally set the API key for your llm calls (this
will override environment variables)
--config open config.yaml file in text editor
--conversations list conversations to resume
-f, --fast (depracated) runs `interpreter --model gpt-3.5-turbo`
Open-interpreterの使用
続いて、実際に、Open-interpreterを使ってみます。
コマンドはinterpreterで、その基本的な使用方法として、-y、-m [モデル名]、--api_key [OpenAI APIキー]を引数として指定して使います。
# 基本コマンド
interpreter -y -m [モデル名] --api_key [APIキー]
しかし、どうも困ったことに、GPT-4のモデルが正しく指定されないようです。
これはバグかどうか不明ですが、将来のアップデートで修正されることを期待しています。
使用したAIモデルに質問したら、彼はGPT-3.5のようです。
日本語と英語の両方で実行が可能であることが確認されましたが、GPT-3.5なら、英語で使うのが無難ですね。
続いて、実行例として、以下のプロンプトを実行しました。
日本語プロンプト:
R言語で主成分分析のコードを示してください。Rコードも示してください。
下図がプロンプトの実行結果です。
英語プロンプト:
Please show the code for Principal Component Analysis in R. Please also show the R code.
下図がプロンプトの実行結果です。
まとめ
今回の環境では、なぜかGPT-4を使用することができず、ガクッとやる気が落ちましたけど、、、
作成したコードを、ローカル環境でコード実行できる魅力は非常に大きいものがあります。
とりあえず、今後に期待しています。
補足: interpreter -yでの実行時の表示
補足: Code-Llamaに進んだ場合のメッセージ
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
▌ OpenAI API key not found
To use GPT-4 (recommended) please provide an OpenAI API key.
To use Code-Llama (free but less capable) press enter.
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
OpenAI API key:
▌ Switching to Code-Llama...
Tip: Run interpreter --local to automatically use Code-Llama.
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use your arrow keys to set up the
model.
[?] Parameter count (smaller is faster, larger is more capable): 7B
> 7B
13B
34B
[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM us[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Medium | Size: 3.8 GB, Estimated RAM u[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM us[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM us[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Medium | Size: 3.8 GB, Estimated RAM u[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM usage: 5.1 GBSize: 2.6 GB, Estimated RAM usage: 5.1 GB
> Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM usage: 5.1 GB
Medium | Size: 3.8 GB, Estimated RAM usage: 6.3 GB
Large | Size: 6.7 GB, Estimated RAM usage: 9.2 GB
See More
[?] Use GPU? (Large models might crash on GPU, but will run more quickly) (Y/n): n
This language model was not found on your system.
Download to `/Users/sas/Library/Application Support/Open Interpreter/models`?
[?] (Y/n): n
Download cancelled. Exiting.