So integrieren Sie GPT-4 in Ihr Streamlit-Projekt: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Integration von GPT-4 in Ihr Streamlit-Projekt

OpenAI hat offiziell das neue GPT-4-Modell veröffentlicht, das seinem Vorgänger GPT-3 in zahlreichen Aufgaben überlegen ist. Aufgrund seines erweiterten Allgemeinwissens und seiner Fähigkeiten wird empfohlen, GPT-4 in Ihre Anwendungen zu integrieren. In diesem Tutorial führen wir Sie Schritt für Schritt durch den effektiven Einsatz von GPT-4 in einem Streamlit-Projekt.

Wie greift man auf GPT-4 zu?

Die GPT-4-API ist derzeit nur in einer begrenzten Betaphase verfügbar. Um Zugriff zu erhalten, müssen Sie die offizielle Website von OpenAI besuchen und das Bewerbungsformular ausfüllen. Dieses Formular erfordert Ihre Angaben und die Beantwortung mehrerer Fragen. Bei Genehmigung erhalten Sie eine Einladung per E-Mail, die Ihnen den Zugang zur GPT-4-Beta gewährt.

Übertragung von GPT-3 auf GPT-4

Der Wechsel von GPT-3 zu GPT-4 erfordert einige Anpassungen, da GPT-4, ähnlich wie das gpt-3.5-turbo-Modell, hauptsächlich für Chat-Abschlüsse und nicht für traditionelle Textabschlüsse optimiert ist. Seine Robustheit im Allgemeinwissen unterstützt auch traditionelle Textaufgaben. Folglich müssen Sie Ihre Abschlussfunktionen anpassen, um den Chat-Abschluss zu berücksichtigen. In diesem Tutorial werden wir das Python SDK zusammen mit lablab.ai's GPT-3 Streamlit Boilerplate verwenden.

Schritt 1: Klonen des Repositories

Beginnen Sie damit, das Projekt-Repository mit dem folgenden Befehl zu klonen:

git clone 

Als nächstes navigieren Sie in das Projektverzeichnis.

Schritt 2: Abhängigkeiten installieren

Alle notwendigen Abhängigkeiten können durch Ausführen von:

pip install -r requirements.txt

installiert werden.

Schritt 3: Modifizieren der Modelldatei

Um GPT-4 zu verwenden, öffnen Sie die model.py-Datei und konzentrieren Sie sich insbesondere auf die GeneralModel-Klasse. Ersetzen Sie:

• openai.Completion.create durch openai.ChatCompletion.create
• Passen Sie die Parameter an die Anforderungen von GPT-4 an.
• Fügen Sie den model-Parameter zur Erstellungsfunktion hinzu.
• Ändern Sie das prompt-Schlüsselwort in messages und extrahieren Sie Inhalte anders aus der finalen Antwort.

Fühlen Sie sich frei, Parameter wie Temperatur zu modifizieren, um zu beobachten, wie sie die Ergebnisse beeinflussen.

Schritt 4: Ihr Projekt ausführen

Nachdem Sie die obigen Änderungen abgeschlossen haben, führen Sie Ihr Projekt mit folgendem Befehl aus:

streamlit run app.py

Jetzt lassen Sie uns versuchen, einige kreative Inhalte zu generieren, wie zum Beispiel ein Gedicht!

Ist die Implementierung von GPT-4 es wert?

Absolut! Der Übergang von GPT-3 zu GPT-4 ist unkompliziert und erfordert nur einige einfache Änderungen, wie in diesem Tutorial hervorgehoben. Die Vorteile der Nutzung von GPT-4 überwiegen bei weitem den Aufwand und bieten ein leistungsfähigeres Modell, das Halluzinationen reduziert und beeindruckende Funktionen wie Bildeingaben einführt.

Ihre Vorstellungskraft ist die einzige Grenze für das, was Sie mit diesem fortschrittlichen Werkzeug schaffen können. Während Sie derzeit mit Whisper und ChatGPT entwickeln, sollten Sie in Betracht ziehen, Ihr Projekt mit der GPT-4-API zu verbessern.

Trete der Gemeinschaft bei

Wir ermutigen Sie, sich mit der lablab.ai-Gemeinschaft zu verbinden. Nehmen Sie an bevorstehenden Hackathons teil, die sich um moderne KI-Technologien drehen, wie unseren Whisper und ChatGPT KI-Hackathon. Erstellen Sie funktionale Prototypen und nutzen Sie unser Schleuderprogramm, um Ihr Projekt zu fördern.

Nutzen Sie die transformative Kraft der KI und starten Sie noch heute Ihre Reise mit lablab.ai!