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EvalGPT学习资料汇总 - 基于大语言模型的代码解释器框架

RayRay
EvalGPT代码生成任务执行错误处理扩展性Github开源项目

EvalGPT简介

EvalGPT是一个基于大语言模型的代码解释器框架，它能够自动化代码编写和执行过程，为用户定义的任务提供精确结果。该框架利用GPT-4、CodeLlama和Claude 2等先进的大语言模型，让用户只需描述任务，EvalGPT就能协助编写代码、执行代码并交付结果。

EvalGPT架构图

核心特性

  1. 自动化代码编写：利用大语言模型自动生成代码，提高开发效率。
  2. 高效任务执行：将复杂任务分解为可管理的子任务，实现并行执行。
  3. 强大的错误处理：能够在出错时重新规划任务，确保可靠运行和准确结果。
  4. 可扩展性：适用于各种复杂度的编码需求。
  5. 资源优化：借鉴Google Borg系统的资源管理，优化计算资源利用。
  6. 扩展性强：可以集成外部工具，适应多样化的任务需求。

快速开始

安装EvalGPT

使用以下命令安装EvalGPT：

 go install github.com/index-labs/evalgpt@latest

从源码构建

 git clone https://github.com/index-labs/evalgpt.git
 cd evalgpt
 go mod tidy && go mod vendor
 mkdir -p ./bin
 go build -o ./bin/evalgpt ./*.go

配置

在使用EvalGPT之前，需要进行一些必要的配置：

  1. 配置OpenAI API密钥：

    export OPENAI_API_KEY=sk_******

  2. 配置Python解释器（可选）：

    export PYTHON_INTERPRETER=/path/evalgpt/venv/bin/python3

使用示例

  1. 获取公共IP地址：

    evalgpt -q 'get the public IP of my computer'

  2. 计算字符串的SHA256哈希：

    evalgpt -q 'calculate the sha256 of the "hello,world"'

  3. 处理CSV文件数据：

    cat a.csv | evalgpt -q 'calculate the average dau'

  4. 绘制基于CSV数据的折线图：

    evalgpt -q 'draw a line graph based on the data from the CSV' --file ./a.csv

示例图表

架构详解

EvalGPT的架构包含以下主要组件：

  1. EvalGPT主节点：作为框架的控制中心，包含规划、调度和内存三个关键组件。
  2. EvalAgent节点：负责代码生成、执行和结果收集的工作单元。
  3. 运行时：由EvalAgent节点管理，提供灵活的代码执行环境。

学习资源

通过以上资源，开发者可以全面了解EvalGPT，并开始利用这个强大的工具来提高编程效率和代码质量。无论是个人开发者还是团队项目，EvalGPT都能为您的开发过程带来显著的改进。

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