README_JA.md

● オープン インタープリタ

自然言語で指示するだけでコードを書いて実行までやってくれる。
ローカルに実装したOpenAI Code Interpreterのオープンソース版。

デスクトップアプリケーションへの早期アクセス。

pip install open-interpreter

interpreter

Open Interpreterは、言語モデルに指示し、コード（Python、Javascript、Shell など）をローカル環境で実行するようにします。インストール後、$ interpreterを実行するとターミナル経由で ChatGPT のようなインターフェースを介し、Open Interpreter とチャットができます。

これにより、自然言語のインターフェースを通して、パソコンの一般的な機能が操作できます。

• 写真、動画、PDF などの作成や編集。
• 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

⚠️ 注意：実行する前にコードを承認するよう求められます。

デモ

Open.Interpreter.Demo.mp4

Google Colab でもインタラクティブなデモを利用できます：

クイックスタート

pip install open-interpreter

ターミナル

インストール後、interpreterを実行するだけです：

interpreter

Python

import interpreter

interpreter.chat("AAPLとMETAの株価グラフを描いてください") # 一つのコマンドを実行
interpreter.chat() # インタラクティブなチャットを開始

ChatGPT のコードインタープリタとの違い

GPT-4 で実装された OpenAI のCode Interpreter は、実世界のタスクを ChatGPT で操作できる素晴らしい機会を提供しています。

しかし、OpenAI のサービスはホスティングされていて、クローズドソースで、かなり制限されています：

• インターネットに接続できない。
• プリインストールされているパッケージが限られている。
• 最大アップロードは 100MB で、120 秒という実行時間の制限も。
• 生成されたファイルやリンクとともに状態がリセットされる。

Open Interpreter は、ローカル環境で操作することで、これらの制限を克服しています。インターネットにフルアクセスでき、時間やファイルサイズの制限を受けず、どんなパッケージやライブラリも利用できます。

Open Interpter は、GPT-4 のコードインタープリタのパワーとローカル開発環境の柔軟性を組み合わせたものです。

コマンド

インタラクティブチャット

ターミナルでインタラクティブなチャットを開始するには、コマンドラインからinterpreterを実行します。

interpreter

または、.py ファイルからinterpreter.chat()も利用できます。

interpreter.chat()

プログラム的なチャット

より精確な制御のために、メッセージを直接.chat(message)に渡すことができます。

interpreter.chat("/videosフォルダにあるすべての動画に字幕を追加する。")

# ... ターミナルに出力をストリームし、タスクを完了 ...

interpreter.chat("ついでに、字幕を大きくできますか？")

# ...

新しいチャットを開始

プログラム的チャットで Open Interpreter は、会話の履歴を記憶しています。新しくやり直したい場合は、リセットすることができます：

interpreter.reset()

チャットの保存と復元

messages = interpreter.chat("私の名前は田中です。") # 'messages'にメッセージを保存
interpreter.reset() # インタープリタをリセット（"田中"は忘れられる）

interpreter.messages = messages # 'messages'からチャットを再開（"田中"は記憶される）

システムメッセージのカスタマイズ

Open Interpreter のシステムメッセージを確認し、設定することで、機能を拡張したり、権限を変更したり、またはより多くのコンテキストを与えたりすることができます。

interpreter.system_message += """
シェルコマンドを「-y」フラグ付きで実行し、ユーザーが確認する必要がないようにする。
"""
print(interpreter.system_message)

モデルの変更

gpt-3.5-turbo の場合は、fast モードを使用する：

interpreter --fast

プログラム的チャットでは、モデルを手動で設定する必要がある：

interpreter.model = "gpt-3.5-turbo"

ローカルのモデルを実行する

interpreter --local

ローカルモデルのパラメータ

ローカルで実行するモデルの max_tokens と context_window (トークン単位) を簡単に変更できます。

context_window を小さくすると RAM の使用量が減るので、GPU が失敗している場合はサイズを短くしてみることをお勧めします。

interpreter --max_tokens 2000 --context_window 16000

デバッグモード

コントリビューターが Open Interpreter を調査するのを助けるために、--debugモードは非常に便利です。

デバッグモードは、フラグ（interpreter --debug）を使用するか、またはチャットの中から有効にできます：

$ interpreter
...
> %debug # <- デバッグモードを有効にする

安全に関する注意

生成されたコードはローカル環境で実行されるため、ファイルやシステム設定と相互作用する可能性があり、データ損失やセキュリティリスクなど予期せぬ結果につながる可能性があります。

⚠️ Open Interpreter はコードを実行する前にユーザーの確認を求めます。

この確認を回避するには、interpreter -y を実行するか、interpreter.auto_run = True を設定します。その場合：

• ファイルやシステム設定を変更するコマンドを要求するときは注意してください。
• Open Interpreter を自動運転車のように監視し、ターミナルを閉じてプロセスを終了できるように準備しておいてください。
• Google Colab や Replit のような制限された環境で Open Interpreter を実行することを検討してください。これらの環境はより隔離されており、任意のコードの実行に関連するリスクを軽減します。

Open Interpreter はどのように機能するのか？

Open Interpreter は、関数が呼び出せる言語モデルにexec()関数を装備し、実行する言語（"python"や"javascript"など）とコードが渡せるようになっています。

そして、モデルからのメッセージ、コード、システムの出力を Markdown としてターミナルにストリーミングします。

貢献

貢献に興味を持っていただき、ありがとうございます！コミュニティからの参加を歓迎しています。

詳しくは、貢献ガイドラインを参照してください。

ライセンス

Open Interpreter のライセンスは MIT ライセンスです。本ソフトウェアの使用、複製、変更、配布、サブライセンス、およびコピーの販売を許可します。

注意: このソフトウェアは OpenAI とは関係ありません。

あなたの指先のスピードで作業するジュニアプログラマーにアクセスすることで、… 新しいワークフローを楽で効率的なものにし、プログラミングの利点を新しいオーディエンスに開放することができます。

— OpenAI のコードインタープリタリリースから

注意: この翻訳は人工知能によって作成されました。誤りが含まれていることが確実です。 Open Interpreter が世界中を旅するのを助けるため、訂正を含むプルリクエストをしてください！