Comment utiliser l’interpréteur de code ChatGPT gratuitement

Bienvenue dans notre guide sur l’utilisation de l’Interprète de Code ChatGPT de manière gratuite. Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment tirer parti de cette technologie puissante sans avoir à débourser les 20 $ mensuels requis pour les utilisateurs payants. Grâce à une solution open-source développée par un créateur nommé Shroominic, vous pouvez réaliser des analyses de données et visualiser des résultats similaires à ceux de l’Interprète de Code de ChatGPT. Prêts à découvrir comment cela fonctionne ? Suivez le guide !

À Savoir Avant de Commencer

Voici quelques points importants à garder à l’esprit avant de plonger dans le tutoriel :

1. Nous allons utiliser le projet open-source de l’API de l’Interprète de Code sur GitHub. Ce projet utilise CodeBoxes, l’API d’OpenAI, LangChain Agents, et plusieurs bibliothèques Python pour émuler le comportement de l’Interprète de Code de ChatGPT.

2. Pour de petits ensembles de données, cela fonctionne très bien gratuitement. Cependant, lors de l’analyse de gros ensembles de données, la limitation de taux d’OpenAI pour les utilisateurs gratuits peut empêcher l’opération. Si vous prévoyez d’utiliser des volumes importants de données, envisagez d’ajouter un moyen de paiement à votre compte OpenAI.

3. Si vous avez accès à l’API GPT-4, le projet fonctionne parfaitement. J’ai également personnalisé le code pour le rendre compatible avec le modèle GPT-3.5-turbo.

Étape 1 : Configurer l’API de l’Interprète de Code

1. Tout d’abord, installez Python et Pip sur votre ordinateur. Suivez notre tutoriel lié pour ce faire. Assurez-vous d’ajouter python.exe au PATH lors de l’installation.

2. Une fois Python et Pip installés, ouvrez le Terminal et exécutez les commandes suivantes pour vérifier leur bonne installation. Vous devriez obtenir les numéros de version en sortie :

python --version
pip --version

3. Ensuite, exécutez cette commande pour installer l’API de l’Interprète de Code :

pip install "codeinterpreterapi[all]"

4. Allez sur le site d’OpenAI et obtenez une clé API en cliquant sur « Créer une nouvelle clé secrète » et copiez la clé.

Étape 2 : Exécuter l’Interprète de Code ChatGPT Gratuitement

1. Une fois que vous avez la clé API, il est temps de faire fonctionner l’API de l’Interprète de Code gratuitement.

2. Ouvrez un éditeur de code tel que Sublime Text ou Notepad++.

3. Copiez et collez le code ci-dessous dans l’éditeur. Ce code est tiré de la page GitHub de l’API de l’Interprète de Code, mais j’y ai apporté quelques modifications pour éviter des erreurs :

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "COLLEZ LA CLÉ API OPENAI ICI"

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession

async def main():
    # créer une session
    session = CodeInterpreterSession(model="gpt-3.5-turbo")
    await session.astart()
    
    # générer une réponse basée sur l'entrée utilisateur
    response = await session.generate_response("Tracez le graphique du prix de l'action Apple de 2007 à juin 2023")
    
    # afficher la réponse (texte + image)
    print("IA : ", response.content)
    for file in response.files:
        file.show_image()
    
    # terminer la session
    await session.astop()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    # exécuter la fonction asynchrone
    asyncio.run(main())

4. Collez votre clé API OpenAI à la deuxième ligne en rouge.

5. Si vous avez accès à l’API GPT-4, vous pouvez définir le modèle « gpt-4 » à la neuvième ligne. Finalement, à la quatorzième ligne, vous pouvez entrer votre requête.

6. Enregistrez le fichier sous le nom « chart.py » sur le Bureau. Assurez-vous d’ajouter l’extension .py à la fin.

7. Ouvrez le Terminal et exécutez les commandes suivantes une par une :

cd Desktop
python chart.py

8. Attendez quelques secondes, et l’API de l’Interprète de Code générera le graphique pour vous.

9. Ce processus utilise plusieurs services en arrière-plan, tels que LangChain Agents et des données financières Yahoo, entre autres, pour produire le graphique. Vous pouvez ajouter cette ligne au code pour suivre les opérations en arrière-plan :

os.environ["VERBOSE"] = "True"

10. Désormais, vous pouvez simplement modifier la requête dans le code et exécuter à nouveau le fichier « chart.py » pour générer de nouveaux graphiques.

Étape 3 : Effectuer des Analyses de Données en Utilisant l’API de l’Interprète de Code

1. Vous pouvez également utiliser vos données locales pour effectuer des analyses gratuitement. Pour cela, créez un dossier nommé « analysis » sur le Bureau.

2. Déplacez vos ensembles de données dans le dossier « analysis ». Les données peuvent être au format CSV, XSL ou XLSX. Par exemple, nous allons utiliser un fichier « globaltemperature.csv » dans le dossier « analysis ».

3. Ouvrez l’éditeur de code et collez le code ci-dessous :

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "COLLEZ LA CLÉ API OPENAI ICI"

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, File

async def main():
    # gestionnaire de contexte pour démarrer/arrêter la session automatiquement
    async with CodeInterpreterSession(model="gpt-3.5-turbo") as session:
        # définir la demande utilisateur
        user_request = "Analysez cet ensemble de données et tracez la température mondiale de 1950 à 2016. Considérez le système GCAG."
        files = [ File.from_path("globaltemperature.csv"), ]
        
        # générer la réponse
        response = await session.generate_response(user_request, files=files)
        
        # sortie pour l'utilisateur
        print("IA : ", response.content)
        for file in response.files:
            file.show_image()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

4. Collez votre clé API OpenAI à la première ligne de code.

5. Remplacez « globaltemperature.csv » par le nom de votre propre ensemble de données. Vous pouvez également modifier le modèle et la requête utilisateur selon vos besoins.

6. Enregistrez-le sous le nom « data.py » dans le dossier « analysis » sur votre Bureau.

7. Lancez le Terminal et exécutez le fichier de manière similaire :

cd Desktop/analysis
python data.py

8. Vous obtiendrez maintenant le graphique basé sur votre ensemble de données local. Et voilà comment vous pouvez utiliser l’API de l’Interprète de Code pour l’analyse de données sans frais.

Conclusion

En utilisant ces étapes simples, vous pouvez exploiter le potentiel de l’Interprète de Code ChatGPT gratuitement. Que ce soit pour analyser des données ou visualiser des graphiques, cet outil vous offre une flexibilité incroyable tout en restant accessible. N’hésitez pas à explorer et à personnaliser votre expérience d’analyse de données !