Erstellen Sie Ihre eigene GPT-3-gestützte Anwendung mit Streamlit: Ein Schritt-für-Schritt-Tutorial

Was kochen wir heute?

Bereit, etwas KI-Magie zu entfesseln? Dieses GPT-3-Tutorial wird Sie anleiten, Ihre eigene Webanwendung zu erstellen, die von dem beeindruckenden GPT-3 von OpenAI betrieben wird. Mit Python, Streamlit und GitHub lernen Sie die Grundlagen, um eine GPT-3-gestützte Anwendung zu starten. Dieses Tutorial ist perfekt für alle, die über ein grundlegendes Verständnis von Python verfügen.

Erste Schritte mit GPT-3

Wir werden die Macht von GPT-3 nutzen, dem Texttransformatormodell mit 175 Milliarden Parametern von OpenAI. Dieses Tutorial zielt darauf ab, eine solide Grundlage dafür zu bieten, eine GPT-3-gestützte Webanwendung in Betrieb zu nehmen.

Schritt 1: Ihren OpenAI API-Schlüssel erhalten

Um zu beginnen, müssen Sie Ihren OpenAI API-Schlüssel erhalten. Befolgen Sie diese Schritte:

• Registrieren Sie sich auf der OpenAI-Website.
• Sobald Ihr Konto erstellt ist, gehen Sie zu Ihrem Profil.
• Klicken Sie auf die Registerkarte "API-Schlüssel" oder verwenden Sie einfach diesen Link, um auf OpenAI API-Schlüssel zuzugreifen.

Schritt 2: Klonen Sie das GPT-3-Boilerplate von GitHub

In diesem Tutorial verwenden wir ein GPT-3-Boilerplate, das den Prozess der Erstellung Ihrer eigenen GPT-3-gestützten Anwendung vereinfacht. So geht's:

• Kopieren Sie dieses Repository: GPT-3-Boilerplate auf Ihren Computer.
• Fügen Sie es zu Ihren eigenen Repositories hinzu.

Schritt 3: Das Projekt lokal ausführen

Als Nächstes müssen Sie das Projekt lokal einrichten:

1. Navigieren Sie zu Ihrem Projektordner.
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung Ihrer Wahl gemäß der Anleitung in der Python-Dokumentation zu 'venv'.
3. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung, indem Sie den Befehl ausführen: ./venv/Scripts/activate
4. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten mit: pip install -r requirements.txt
5. Führen Sie die Anwendung aus: streamlit run gpt_app.py
6. Ihre Anwendung wird in einem Browserfenster geöffnet. Geben Sie Ihren API-Schlüssel ein, um fortzufahren.

Über die Boilerplate-Anwendung

Die Boilerplate-Anwendung ist ein einfacher Poem-Generator. Sie generiert ein Gedicht basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Eingabewörtern mithilfe des text-davinci-002-Modells von OpenAI, das in der Datei model.py angegeben ist.

Sie können das Modell ändern, um andere Variationen zu erkunden und mit verschiedenen Modellparametern zu experimentieren:

• Ändern Sie das Modell nach Ihren Bedürfnissen.
• Ändern Sie den temperature-Parameter, um Zufälligkeit in der Gedichtgenerierung einzuführen. Zum Beispiel führt das Setzen der Temperatur auf 0,9 zu einem vielfältigeren Output.
• Fühlen Sie sich frei, die Eingabeaufforderung zu bearbeiten, um einen bestimmten Stil oder ein bestimmtes Thema widerzuspiegeln, das Sie wünschen.

Schritt 4: Bereitstellung der Anwendung auf Streamlit

Schließlich ist es Zeit, Ihre Anwendung bereitzustellen:

1. Gehen Sie zu Streamlit Sharing und registrieren Sie Ihr Konto.
2. Klicken Sie auf Neue App.
3. Wählen Sie Ihr Repository, den Branchnamen und den Hauptdateipfad (in unserem Fall gpt_app.py).
4. Klicken Sie auf Bereitstellen!

Fazit

Damit endet unser Tutorial zum Erstellen und Bereitstellen einer GPT-3-gestützten Webanwendung. Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie Ihre eigenen einzigartigen Anwendungen erstellen, die von einem der fortschrittlichsten KI-Modelle betrieben werden. Beginnen Sie mit dem Experimentieren und sehen Sie, welchen Zauber Sie kreieren können!