上文《大模型学习系列(五)大模型开发工具之 Dify》介绍了Dify,本文介绍下AutoGPT UI。
一、Auto GPT UI介绍
AutoGPT UI 是一个为 AutoGPT 项目开发的图形用户界面(Web UI),它极大地简化了用户与这一强大AI工具的交互过程。这一界面的推出,主要是为了克服之前仅能通过命令行界面(CLI)操作的局限性。
AutoGPT 是一个基于人工智能的开源项目,它利用了先进的语言模型,特别是GPT-4和GPT-3.5系列,来自动执行一系列复杂的任务。这个工具的设计初衷是为了简化和自动化文本生成、信息搜索、编程代码编写等过程,使得用户能够通过设定具体目标,让AI自主地完成从规划到执行的整个流程,而无需人工逐个指导每一步。
其实 AutoGPT 没有 UP 圈吹的那么厉害,实现原理很简单,只能说作者很聪明和偷巧,充分利用自动化脚本和 GPT 编写人设的能力完成了 GPT 对问题的自我迭代,同时引入了内存管理机制保存上下文方便其回顾,支持 Google 等各种外部指令方便其搜索纠错(后续有可能会支持更多语言编译和执行环境),但缺点也是非常明显的,目前 GPT4 高昂的费用,对于一个小任务,基本上就需要消耗大概 几十个步骤来完成,,如果家里没矿建议不要用它搞着玩,此外 GPT 3.5 非常容易逃逸或者陷入死循环。
二、AutoGPT UI核心功能
用户友好界面:提供清晰的步骤引导,用户可以轻松输入AI角色描述、具体目标等信息,减少了技术门槛。
目标设定与分解:用户在UI中设定目标后,AutoGPT会自动将这些目标拆解成一系列小任务,通过Web界面直观展示这一过程。
API密钥管理:用户可以在UI中安全地管理OpenAI API密钥,确保数据和访问的安全性。
任务执行与监控:用户可以启动任务,并通过UI实时监控任务执行状态,包括每个小任务的完成情况和反馈。
本地运行选项:对于需要更高效率或对数据隐私有特殊要求的用户,UI提供了下载代码到本地运行的选项,绕过HuggingFace的服务器限制
三、AutoGPT UI部署
1、新建一个docker-compose.yml文件,把如下的内容粘贴进去
version: "3.9" services: auto-gpt: image: significantgravitas/auto-gpt env_file: - .env ports: - "8000:8000" # remove this if you just want to run a single agent in TTY mode profiles: ["exclude-from-up"] volumes: - ./data:/app/data ## allow auto-gpt to write logs to disk - ./logs:/app/logs ## uncomment following lines if you want to make use of these files ## you must have them existing in the same folder as this docker-compose.yml #- type: bind # source: ./ai_settings.yaml # target: /app/ai_settings.yaml #- type: bind # source: ./prompt_settings.yaml # target: /app/prompt_settings.yaml
2、在auto-gpt目录下创建.env文件,然后填写如下内容
OPENAI_API_KEY=“你的 openai 的 key”
3、启动docker实例
docker-compose up -d
备注:
1、这里的autogpt ui我本人没有用过因为他与chatgpt绑定,目前国内的大模型比较多,而且没有涉及到墙的问题。具体的安装实践大家可以尝试下。
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