Auto-GPT est une application open-source expérimentale mettant en valeur les capacités du modèle de langage GPT-4. Ce programme, piloté par GPT-4, relie les "pensées" LLM pour atteindre de manière autonome l'objectif que vous avez défini. En tant que l'un des premiers exemples de GPT-4 fonctionnant en totale autonomie, Auto-GPT repousse les limites de ce qui est possible avec l'IA.
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🌐 Accès à Internet pour les recherches et la collecte d'informations 💾 Gestion de la mémoire à court et long terme 🧠 Instances GPT-4 pour la génération de texte 🔗 Accès aux sites Web et plateformes populaires 🗃️ Stockage de fichiers et résumé avec GPT-3.5 📋 Exigences Python 3.8 ou ultérieur Clé API OpenAI Clé API PINECONE Optionnel :
Clé ElevenLabs (si vous voulez que l'IA parle)
Pour installer Auto-GPT, suivez ces étapes :
Assurez-vous d'avoir toutes les exigences ci-dessus, sinon, installez/obtenez-les. Les commandes suivantes doivent être exécutées dans une fenêtre CMD, Bash ou Powershell. Pour ce faire, allez dans un dossier de votre ordinateur, cliquez sur le chemin du dossier en haut et tapez CMD, puis appuyez sur Entrée.
git clone https://github.com/mikiane/AutoGPT-FR
Accédez au répertoire du projet :
(Tapez ceci dans votre fenêtre CMD, votre objectif est de naviguer dans la fenêtre CMD vers le dépôt que vous venez de télécharger)
cd 'Auto-GPT-FR'
Installez les dépendances requises :
(Là encore, tapez ceci dans votre fenêtre CMD)
pip install -r requirements.txt
Renommez .env.template en .env et remplissez votre OPENAI_API_KEY. Si vous prévoyez d'utiliser le mode Speech, remplissez également votre ELEVEN_LABS_API_KEY.
Obtenez votre clé API OpenAI depuis : https://platform.openai.com/account/api-keys.
Obtenez votre clé API ElevenLabs depuis : https://elevenlabs.io. Vous pouvez consulter votre xi-api-key en utilisant l'onglet "Profil" sur le site.
Si vous souhaitez utiliser GPT sur une instance Azure, définissez USE_AZURE sur True et ensuite :
Renommez azure.yaml.template en azure.yaml et fournissez le azure_api_base, azure_api_version et tous les identifiants de déploiement pour les modèles pertinents dans la section azure_model_map :
fast_llm_model_deployment_id - votre identifiant de déploiement gpt-3.5-turbo ou gpt-4
smart_llm_model_deployment_id - votre identifiant de déploiement gpt-4
embedding_model_deployment_id - votre identifiant de déploiement text-embedding-ada-002 v2
Veuillez spécifier toutes ces valeurs en tant que chaînes de caractères entre guillemets doubles
Les détails se trouvent ici : https://pypi.org/project/openai/ dans la section Microsoft Azure Endpoints et ici : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/tutorials/embeddings?tabs=command-line pour le modèle d'embedding.
Exécutez le script Python main.py dans votre terminal :
(Tapez ceci dans votre fenêtre CMD)
python scripts/main.py
Après chaque action d'AUTO-GPT, tapez "NEXT COMMAND" pour l'autoriser à continuer.
Pour quitter le programme, tapez "exit" et appuyez sur Entrée.
Vous trouverez les journaux d'activité et d'erreur dans le dossier ./logs
Pour produire des journaux de débogage :
python scripts/main.py --debug
Utilisez cette option pour utiliser le TTS pour l'Auto-GPT.
python scripts/main.py --speak
Cette section est optionnelle, utilisez l'API officielle de Google si vous avez des problèmes avec l'erreur 429 lors d'une recherche Google.
Pour utiliser la commande google_official_search, vous devez configurer vos clés API Google dans vos variables d'environnement.
Allez dans la [Google Cloud Console] (https://console.cloud.google.com/).
Si vous n'avez pas encore de compte, créez-en un et connectez-vous.
Créez un nouveau projet en cliquant sur le menu déroulant "Select a Project" en haut de la page et en cliquant sur "New Project". Donnez-lui un nom et cliquez sur "Créer".
Allez sur le [tableau de bord APIs & Services] (https://console.cloud.google.com/apis/dashboard) et cliquez sur "Enable APIs and Services" (Activer les APIs et les services). Recherchez "Custom Search API" et cliquez dessus, puis cliquez sur "Enable".
Allez sur la page Credentials et cliquez sur "Create Credentials". Choisissez "API Key".
Copiez la clé API et définissez-la comme une variable d'environnement nommée GOOGLE_API_KEY sur votre machine. Voir la configuration des variables d'environnement ci-dessous.
Allez sur la page [Moteur de recherche personnalisé] (https://cse.google.com/cse/all) et cliquez sur "Ajouter".
Configurez votre moteur de recherche en suivant les instructions. Vous pouvez choisir d'effectuer une recherche sur l'ensemble du web ou sur des sites spécifiques.
Une fois que vous avez créé votre moteur de recherche, cliquez sur "Panneau de configuration", puis sur "Bases". Copiez l'"ID du moteur de recherche" et définissez-le comme une variable d'environnement nommée CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID sur votre machine. Voir la configuration des variables d'environnement ci-dessous.
N'oubliez pas que votre quota quotidien gratuit de recherches personnalisées est limité à 100 recherches. Pour augmenter cette limite, vous devez assigner un compte de facturation au projet afin de bénéficier d'un maximum de 10K recherches quotidiennes.
Pour les utilisateurs de Windows :
setx GOOGLE_API_KEY "YOUR_GOOGLE_API_KEY"
setx CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID "YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"
Pour les utilisateurs macOS & Linux :
export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"
export CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID="YOUR_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID"
Installer docker desktop.
Exécutez :
docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest
Voir https://hub.docker.com/r/redis/redis-stack-server pour la définition d'un mot de passe et d'autres configurations.
Définissez les variables d'environnement suivantes :
MEMORY_BACKEND=redis
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=
Notez que ceci n'est pas destiné à être exécuté face à l'internet et n'est pas sécurisé, n'exposez pas redis à l'internet sans mot de passe ou même vraiment sans mot de passe.
Vous pouvez optionnellement définir
WIPE_REDIS_ON_START=False
Pour conserver la mémoire stockée dans Redis.
Vous pouvez spécifier l'indice de mémoire pour Redis en procédant comme suit :
MEMORY_INDEX=whatever
Pinecone permet de stocker de grandes quantités de mémoire vectorielle, ce qui permet de charger uniquement les mémoires pertinentes pour l'agent à un moment donné.
Allez sur pinecone et créez un compte si vous n'en avez pas déjà un.
Choisissez le plan Starter pour éviter d'être facturé.
Trouvez votre clé API et votre région sous le projet par défaut dans la barre latérale gauche.
Il suffit de les définir dans le fichier .env.
Vous pouvez également les définir à partir de la ligne de commande (avancé) :
Pour les utilisateurs de Windows :
setx PINECONE_API_KEY "VOTRE_PINECONE_API_KEY"
setx PINECONE_ENV "Votre région de pommes de pin" # quelque chose comme : us-east4-gcp
Pour les utilisateurs de macOS et de Linux :
export PINECONE_API_KEY="YOUR_PINECONE_API_KEY"
export PINECONE_ENV="Votre région de pommes de pin" # quelque chose comme : us-east4-gcp
Par défaut, Auto-GPT va utiliser LocalCache au lieu de redis ou Pinecone.
Pour passer à l'un ou l'autre, changez la variable env MEMORY_BACKEND à la valeur que vous voulez :
local (par défaut) utilise un fichier de cache JSON local
pinecone utilise le compte Pinecone.io que vous avez configuré dans vos paramètres ENV
redis utilisera le cache redis que vous avez configuré
Voir l'utilisation de la mémoire en utilisant le drapeau --debug :)
Exécuter l'IA sans l'autorisation de l'utilisateur, 100% automatisé.
Le mode continu n'est pas recommandé.
Il est potentiellement dangereux et peut faire tourner votre IA à l'infini ou effectuer des actions que vous n'autoriseriez pas habituellement.
Utilisez-le à vos risques et périls.
Lancez le script Python main.py dans votre terminal :
python scripts/main.py --continuous
Pour quitter le programme, appuyez sur Ctrl + C
Si vous n'avez pas accès à l'api GPT4, ce mode vous permettra d'utiliser Auto-GPT !
python scripts/main.py --gpt3only
Il est recommandé d'utiliser une machine virtuelle pour les tâches qui nécessitent des mesures de sécurité élevées afin d'éviter tout dommage potentiel au système et aux données de l'ordinateur principal.
By default, Auto-GPT uses DALL-e for image generation. To use Stable Diffusion, a HuggingFace API Token is required.
Once you have a token, set these variables in your .env:
IMAGE_PROVIDER=sd
HUGGINGFACE_API_TOKEN="YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"
Cette expérience vise à démontrer le potentiel de GPT-4, mais elle comporte certaines limites :
Il ne s'agit pas d'une application ou d'un produit fini, mais d'une expérience.
Il se peut que les résultats ne soient pas satisfaisants dans des scénarios commerciaux complexes et réels. En fait, si c'est le cas, veuillez partager vos résultats !
Assez coûteux à gérer, alors définissez et surveillez les limites de votre clé API avec OpenAI !
Avis de non-responsabilité
Ce projet, Auto-GPT, est une application expérimentale et est fourni "tel quel" sans aucune garantie, expresse ou implicite. En utilisant ce logiciel, vous acceptez d'assumer tous les risques associés à son utilisation, y compris, mais sans s'y limiter, la perte de données, la défaillance du système ou tout autre problème pouvant survenir.
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**Veuillez noter que l'utilisation du modèle de langage GPT-4 peut être coûteuse en raison de l'utilisation de jetons **En utilisant ce projet, vous reconnaissez que vous êtes responsable du contrôle et de la gestion de votre propre utilisation de jetons et des coûts associés. Il est fortement recommandé de vérifier régulièrement votre utilisation de l'API OpenAI et de mettre en place toutes les limites ou alertes nécessaires pour éviter des frais inattendus.
En tant qu'expérience autonome, Auto-GPT peut générer du contenu ou prendre des mesures qui ne sont pas conformes aux pratiques commerciales du monde réel ou aux exigences légales. Il est de votre responsabilité de vous assurer que toutes les actions ou décisions prises sur la base des résultats de ce logiciel sont conformes à toutes les lois, réglementations et normes éthiques applicables. Les développeurs et les contributeurs de ce projet ne peuvent être tenus responsables des conséquences de l'utilisation de ce logiciel.
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We look forward to connecting with you and hearing your thoughts, ideas, and experiences with Auto-GPT. Join us on Twitter and let's explore the future of AI together!
python -m unittest discover tests
Pour exécuter les tests et voir la couverture, exécutez la commande suivante : ``python -m unittest tests ``` :
coverage run -m unittest discover tests
Ce projet utilise flake8 pour le linting. Pour lancer le linter, exécutez la commande suivante :
flake8 scripts/ tests/
# Ou, si vous voulez lancer flake8 avec la même configuration que l'IC :
flake8 scripts/ tests/ --select E303,W293,W291,W292,E305