20231114_生成 AI 勉強会
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November 17, 23
スライド概要
2023.11.14に開催した「Generative AI」勉強会で登壇した際の資料です。「Open Interpreter」について記載しています。
日本・中国・カナダを拠点に、AWS や GCP・Azure などのマルチクラウドに対応した、クラウド / サーバーの構築・移行、24時間365日の運用保守 / 監視、負荷テスト、Webシステム開発、サーバーサイド / API 開発 など、クラウド / サーバーに特化したサービスをご提供いたします。 ● コーポレートサイト https://beyondjapan.com ● YouTube https://www.youtube.com/c/beyomaruch ● X（Twitter） https://twitter.com/beyondjapaninfo ● Instagram https://www.instagram.com/beyondjapan_24365
関連スライド
各ページのテキスト
Open Interpreter 株式会社ビヨンド システム開発部 萬代 2023/11/14
自己紹介 萬代陽一 株式会社ビヨンド システム開発部所属 ChatGPT 歴 ： 約半年 と数ヶ月 Twitter 始めました → @chaotic_pg
本日のお品書き ● Open Interpreter とは？ ● Open Interpreter のメリット・デメリット ● Open Interpreter をつかってみる ● まとめ
Open Interpreter とは？ ChatGPT の advanced data analysis のオープンソース版という位置付け チャットで質問した内容に対して、 ChatGPT を用いて回答を返す 必要に応じてインターネットからデータを取得したり、解析に必要な処理をコード化して 処理することが可能
Open Interpreter のメリット ChatPGT に接続してチャットに対する回答を考えるため、ChatGPT ができることは基本的 には可能 加えて URL を与えるとインターネット接続してデータを取得したり、データセットと解析方 法の指定することでデータ解析を自分で考え行う 必要な python ライブラリなどを自分で揃えたり、実行中のマシン内のデータリソースに アクセスしたりもするため、応用範囲が広い
Open Interpreter のデメリット マシン内のデータアクセスやインターネットアクセスなど、セキュリティ面の不安が大きい 思ったよりトークンを消費している（この資料作るだけで $40 使いました）
Open Interpreter をつかってみる Open Interpreter を使う場合、2種類の方法がある ● ● ローカル環境で実行する クラウド環境で実行する ローカル環境の場合、直接 PC 上で実行するのは危険なので、 Docker など隔離された 環境で実行したほうがよい
Open Interpreter をつかってみる 今回は Google Colaboratory というツールを使ってみます Google Colaboratory とは、Google が提供している Python の実行環境 Jupyter Notebook のような UI なので、実行結果が残った状態で保存できます 今回のような機械学習のちょっとした実行環境には最適です
Open Interpreter をつかってみる Google Colaboratory https://colab.research.google.com/ ぱっと見どこから使うのかわからないですが メニューのファイルからノートブックを新規追加を選ぶと実行画面に進めます
Open Interpreter をつかってみる !pip install open-interpreter import interpreter interpreter.api_key = "[ChatGPT の API キー]" interpreter.auto_run = True interpreter.chat() これだけ！
Open Interpreter をつかってみる switchの売上TOP10 を円グラフに表示してください。またゲーム名をラベルにしてくださ い。https://teitengame.com/2022_01.html からデータを取得してください。データは HTML 内にあるのでスクレイピングしてください。目的のデータは2つ目のテーブルにあり ます。ゲーム名には日本語を含むので IPAゴシックを導入し表示するようにしてください とチャットに打ってみる 妙に指示が具体的ですが、ここまで来るのに紆余曲折があったということです
Open Interpreter をつかってみる 動き出す！
Open Interpreter をつかってみる（ハイライト）
Open Interpreter をつかってみる（ハイライト）
Open Interpreter をつかってみる（ハイライト）
Open Interpreter をつかってみる（ハイライト）
Open Interpreter をつかってみる（ハイライト） 盛り上がってきたところでエラーが解決できず無限ループへ… キーを持たない型に対してどうしてもハッシュっぽくアクセスしてしまう…
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編） なんやかんやしてるうちに colab を使いすぎて うまく動かなくなってきたのでDocker に切り替え… ChatGPT を使う分には GPU とかいらないので 実行環境は何でもいいと思います（適当）
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編） https://github.com/karaage0703/open-interpreter-docker python が動作する Docker が必要なだけなので Linux の Docker コンテナなら大抵要件はクリアしているはずですが pip する手間も惜しんで上記のリポジトリから Dockerfile を拝借しました
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編） docker exec の時に OpenAI の API キーを環境変数として渡せば ChatGPT を選択 なければ Mistral 7B という LLM を使うようです Mistral 7B という LLM もすげぇやつらしいですが、マシンパワーを必要としてくるため今回 は却下で
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編） ビルドした後 docker run --it でコンテナを起動 interpreter -y で Open Interpreter を起動 入力受付が始まるので、チャットする、という流れ
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編）
Open Interpreter をつかってみる（Docker 編） { "ポケットモンスター スカーレット・バイオレット": 4338931, "スプラトゥーン3": 3687814, "Pokemon LEGENDS アルセウス": 2314806, "星のカービィ ディスカバリー": 969047, "Nintendo Switch Sports": 887722, "マリオカート8 デラックス": 742018, "Minecraft": 548415, "マリオパーティ スーパースターズ": 485594, "大乱闘スマッシュブラザーズ SPECIAL": 441053, "ELDEN RING": 356711 }
Open Interpreter ができること ● 写真、動画、PDF などの作成や編集 ○ ● ● ● 指定のフォルダにある動画の字幕を全部付ける、など Chrome ブラウザの制御とリサーチ作業 大規模なデータセットのプロット、クリーニング、分析 等々 引用 https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.md
まとめ ● ● ● Open Interpreter をご紹介しました 抽象的な質問で回答を考えてくれる ChatGPT の持ち味にコードを実行する柔軟性 を組み合わせたとても良いツールです 実行環境によってはセキュリティのリスクも存在するので要注意 ○ ● Google Colaboratory を使えば安価に試せる ○ ○ ● Docker や Google Colaboratory がおすすめ ブラウザでページを開けばすぐできる！ 自前で GCP に専用コンテナを立てて処理することも可能（ GPU 付きインスタンスは高い！） ChatGPT を使うなら Docker もあり ○ colab の再接続に疲れたら
ご清聴ありがとうございました！