Ein umfassender Leitfaden für GPT Engineer

by Lukas Görög | Okt 11, 2023 | KI, KI-Tools

Einführung:

GPT Engineer ist ein KI-gestütztes Tool zur Codegenerierung, mit dem der Benutzer angeben kann, was er bauen möchte, und die KI fragt nach, was er tun möchte, und baut es dann. Es generiert eine komplette Codebasis auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung und verfügt über Funktionen wie Identitätsanpassung, schnelle Übergabe zwischen KI und Mensch sowie wiederaufnehmbare und persistente Berechnungen, auf die wir später im Detail eingehen werden. GPT Engineer ist ein wertvolles Werkzeug für Entwickler und Datenanalysten, die an Projekten arbeiten, die Codegenerierung erfordern.

In diesem umfassenden Leitfaden werden wir GPT Engineer im Detail erkunden, einschließlich seiner Funktionen, der Konfiguration des Modells und der Erzielung genauerer und maßgeschneiderter Antworten. Wir werden auch die Bedeutung von Prompt Engineering, die Elemente von GPT Prompt Engineering und die Installation von GPT Engineer auf Ihrer Festplatte oder die Ausführung im „Git Hub Codespace“ besprechen. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie ein umfassendes Verständnis von GPT Engineer haben und wissen, wie Sie es einsetzen können, um Ihren Coding-Prozess zu optimieren.

Hintergrund und Geschichte von GPT Engineer:

GPT Engineer wurde von Anton Osika entwickelt und ist ein relativ neues Tool, das auf dem Erfolg der GPT-Modellfamilie aufbaut. 2023 wurde das Tool entwickelt und ist so konzipiert, dass es einfach und leicht anzupassen und zu erweitern ist und den KI-Agenten dazu bringt, so zu lernen, wie der Benutzer seinen Code haben möchte. Das Tool ist eine Erweiterung der GPT (Generative Pre-trained Transformer)-Modellfamilie, einer Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. GPT-Modelle gibt es seit den frühen 2010er Jahren, aber sie gewannen 2018 mit der Veröffentlichung von GPT-1 durch OpenAI an Popularität. Jetzt, in der Ära von GPT-4, hat Open AI beschlossen, GPT Engineer für Codegenerierungsaufgaben einzuführen.

Kernfunktionen von GPT Engineer:

Stellt klärende Fragen: GPT Engineer stellt klärende Fragen, um sicherzustellen, dass er die Aufforderung versteht und korrekten Code generieren kann.
Erzeugt eine technische Spezifikation: GPT Engineer generiert eine technische Spezifikation für den generierten Code, die es den Entwicklern erleichtert, den Code zu verstehen und zu modifizieren.
Schreibt den gesamten erforderlichen Code: GPT Engineer schreibt den gesamten erforderlichen Code auf der Grundlage der Eingabeaufforderung und der technischen Spezifikation.
Einfaches Hinzufügen eigener Argumente: GPT Engineer ist so konzipiert, dass er leicht angepasst und erweitert werden kann, so dass die Benutzer ihre eigenen Überlegungen und Präferenzen in das Modell einbringen können.
Identitätsanpassung: GPT Engineer ermöglicht es den Benutzern, ihre Identität anzupassen, was es einfacher macht, die Konsistenz zwischen verschiedenen Projekten zu wahren.
Schnelle Übergabe zwischen KI und Mensch: GPT Engineer ermöglicht eine schnelle Übergabe zwischen KI und Mensch und erleichtert so die Zusammenarbeit an Projekten.
Wiederaufnehmbare und persistente Berechnungen: Die Berechnungen von GPT Engineer können fortgesetzt und im Dateisystem gespeichert werden, so dass es einfacher ist, dort weiterzumachen, wo man aufgehört hat.

Einrichtung der Installation und Verwendung

Gehen Sie zu dem Ordner, in dem sich der GPT Engineer-Ordner befinden soll, und öffnen Sie das Terminal/cmd von diesem Ort aus. Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen entweder die stabile oder die Entwicklungsversion aus und klonen Sie das Haupt-Repository mit dem folgenden Befehl für die stabile Version:

Für die stabile Version:

python -m pip install gpt-engineer

Alternativ können Sie die Entwicklungsversion von GPT Engineer auch auf Ihrer Festplatte installieren, indem Sie den Anweisungen auf der offiziellen GitHub-Seite folgen.

Sie können es auch in Ihrem Browser ausprobieren, indem Sie auf GitHub Codespace zugreifen, ohne es auf Ihrer Festplatte zu installieren. Es ist notwendig, dass Sie einen API-Schlüssel für Open AI GPT4 haben, da GPT Engineer GPT4 für Ihre Code-Entwicklungsaufgaben verwendet. Andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben, wenn Sie versuchen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Egal ob Sie GPT Engineer auf Ihrer Festplatte oder im GitHub Codespace installieren, installieren Sie die virtuelle Umgebung wie folgt.

make install

Dann setzen Sie den „OPENAI_API_KEY“ als Umgebungsvariable.

export OPENAI_API_KEY=[your api key]

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung (dieser Schritt ist optional, Sie können Ihr Programmierungsprojekt auch ohne virtuelle Umgebung entwickeln, wenn dies nicht notwendig ist).

Source venv/bin/activate

Erstellen Sie ein neues Projekt mit dem folgenden Befehl. Ersetzen Sie „my-new-project“ durch Ihren gewünschten Projektnamen.

cp -r projects/example/ projects/my-new-project

Gehen Sie im Datei-Explorer zum Ordner „Projekte“, klicken Sie auf Ihr neues Projekt und klicken Sie auf die Eingabeaufforderung. Geben Sie dann die Anweisungen ein, um das Projekt zu starten. Alternativ können Sie ChatGPT bitten, den perfekten Projektplan für Sie zu schreiben und ihn bequem wie folgt in die Eingabeaufforderung einzufügen.

Führen Sie das Projekt schließlich mit diesem Befehl aus. Wenn Sie sich nicht im Stammverzeichnis „gpt-engineer“ befinden, gehen Sie dorthin und führen Sie den folgenden Befehl aus. Ersetzen Sie den Namen „my-new-project“ durch Ihren Projektnamen.

gpt-engineer projects/my-new-project

Der GPT-Ingenieur kann klärende Fragen stellen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Sie können die Antwort oder die Erläuterung zu diesen Fragen direkt dort eingeben, oder Sie können die Fragen überspringen und den GPT-Engineer die Antwort selbst herausfinden lassen, indem Sie stattdessen „c“ eingeben.

GPT-Engineer generiert dann alle notwendigen Codes für Ihr Projekt zusammen mit den technischen Spezifikationen. Der Code wird im Ordner „workspace“ Ihrer Projektdatei gespeichert.

Sie werden in der Lage sein, den Code in jeder Umgebung auszuführen, in der alle notwendigen Dienste bereitgestellt werden. Das Bild unten zeigt die erste Version des von GPT-Engineer erstellten „Hangman Game“, das in der Google Colab-Umgebung läuft.

Benutzererfahrung von GPT Engineer

Im Grunde müssen Sie nur 3 Schritte durchführen

Installieren Sie den GPT Engineer korrekt in einer Python-Umgebung.
Weisen Sie den OpenAI API-Schlüssel als Umgebungsvariable zu.
Öffnen Sie den Projektordner, erstellen und aktivieren Sie die virtuelle Umgebung.

Dann können Sie ein neues Projekt erstellen und dessen Eingabeaufforderung schreiben, um den GPT Engineer anzuweisen, die Codierungsaufgabe auszuführen.

GPT Engineer ist so konzipiert, dass es einfach und leicht anzupassen und zu erweitern ist und dass der Agent lernt, wie der Code der Benutzer aussehen soll. Die Kernfunktionen des Tools, darunter das Stellen von klärenden Fragen, das Erstellen technischer Spezifikationen und das Schreiben des gesamten erforderlichen Codes, machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Datenanalysten, die an Projekten arbeiten, die eine Codegenerierung erfordern.

GPT Engineer mit ähnlichen Tools:

Auto-GPT: Ein Werkzeug zur Codegenerierung, das GPT-basierte Modelle verwendet, um Code auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung zu generieren. Es ähnelt GPT Engineer insofern, als es Code auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung generiert, verfügt jedoch nicht über den gleichen Grad an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit wie GPT Engineer.

Deep TabNine: Ein KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung, das Deep Learning einsetzt, um Codevervollständigungen auf der Grundlage des Kontextes des Codes vorzuschlagen. Es unterscheidet sich von GPT Engineer dadurch, dass es nicht ganze Codebasen auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung generiert, sondern vielmehr Codevervollständigungen auf der Grundlage des Kontextes des Codes vorschlägt.

CodeAI: CodeAI ist ein KI-gestütztes Tool zur Codegenerierung, das maschinelles Lernen einsetzt, um Code auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung zu generieren. Es ähnelt GPT Engineer insofern, als dass es Code auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung generiert, aber es ist speziell für die Codegenerierung für Webanwendungen konzipiert.

Preisgestaltung und Lizenzierung

GPT Engineer ist ein Open-Source-Tool und ist kostenlos auf GitHub verfügbar. Mit der Nutzung von GPT Engineer sind keine Kosten verbunden. GPT-4, das von GPT Engineer verwendet wird, hat jedoch einen von OpenAI erklärten Preisplan.

Fazit

GPT Engineer ist ein leistungsfähiges Tool zur Codegenerierung, das den Kodierungsprozess vereinfacht und Entwicklern und Datenanalysten die Erstellung von Anwendungen erleichtert. Seine Kernfunktionen, einschließlich Identitätsanpassung, schnelle Übergaben und wiederaufnehmbare Berechnungen, machen es zu einem Tool, das sich für jeden lohnt, der seinen Kodierungsprozess rationalisieren möchte. Die Anpassungsfähigkeit, die Flexibilität und die wiederaufnehmbare Berechnung machen das Tool zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Datenanalysten, die an Projekten arbeiten, die hochwertige synthetische Stimmen und Codegenerierung erfordern.

Dieser umfassende Leitfaden hat GPT Engineer im Detail untersucht, einschließlich seiner Funktionen, der Konfiguration des Modells und der Erzielung genauerer und maßgeschneiderter Antworten. Wir haben auch die Bedeutung von Prompt Engineering, die Elemente von GPT Prompt Engineering und die Installation von GPT Engineer auf Ihrer Festplatte besprochen. Wenn Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Schritte befolgen, können Sie GPT Engineer installieren und verwenden, um Code auf der Grundlage eines Prompts zu generieren.

KI-gesteuertes Stimmenklonen und Multilinguale Text-to-Speech: Ein Praxisbericht über VALL-E X

by Lukas Görög | Sep 20, 2023 | KI, KI-Tech, KI-Tools

Einleitung

Die Fähigkeit, natürlich klingende Sprache aus Text zu synthetisieren und sogar menschliche Stimmen zu imitieren, ist ein Ziel, das Forscher seit Jahrzehnten beschäftigt. Jüngste Durchbrüche in der KI haben dieses Ziel in greifbare Nähe gerückt. Die Systeme können jetzt Audio in hoher Qualität erzeugen, das die Nuancen der menschlichen Sprache in allen Sprachen einfängt. Noch erstaunlicher ist, dass sie die Stimme einer beliebigen Person aus nur wenigen Proben klonen können.

In diesem Beitrag werden wir den neuesten Stand der KI-Text-to-Speech-Technologie erkunden. Wir konzentrieren uns insbesondere auf ein neues System namens VALL-E X.

VALL-E X ist ein transformatorbasiertes Text-to-Speech-Modell, das eine beliebige Stimme aus einem dreisekündigen Beispielclip nachbilden kann. Es ist ein wichtiges Werkzeug in der KI-Landschaft, weil es die Trainingszeit für die Erzeugung einer neuen Stimme reduziert und eine viel natürlicher klingende synthetische Stimme als andere Modelle erzeugt, indem es die Intonation (das Ansteigen und Abfallen der Stimme beim Sprechen), das Charisma (die Beherrschung der Sprache) und den Stil des Originalbeispiels beibehält. VALL-E X hat praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Spiele, Unterhaltung und Barrierefreiheit. Auf GitHub ist eine Open-Source-Implementierung des Modells entstanden, die auf verschiedenen Sprachen trainiert worden ist. In diesem Blog gehen wir auf die Funktionen von VALL-E X ein, seine Bedeutung und wie es sich von ähnlichen Tools abhebt. Außerdem gehen wir auf den Installations- und Einrichtungsprozess, die Benutzerfreundlichkeit und den Vergleich mit ähnlichen Tools ein. Schließlich gehen wir kurz auf die Preise und die Lizenzierung ein.

Hintergrund

VALL-E X ist ein von Microsoft entwickeltes Modell für die mehrsprachige Text-to-Speech-Synthese und das Klonen von Stimmen. Es ist eine Erweiterung von VALL-E.

VALL-E X wurde mit einem mehrsprachigen Datensatz und Übersetzungsmodulen entwickelt, um die Stimme einer Person auf der Grundlage einer einzigen Äußerung in eine andere Sprache zu konvertieren. Das Modell hat praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Spiele, Unterhaltung und Barrierefreiheit. Das Forschungspapier zu VALL-E X verrät nur wenig über Microsofts Absichten mit dem Modell, und der Code wurde noch nicht veröffentlicht. Eine Open-Source-Implementierung des Modells wurde jedoch auf GitHub veröffentlicht.

Die wichtigsten Funktionen von VALL-E X

Stimmenklonen: VALL-E X kann die Stimme einer Person auf der Grundlage einer Drei-Sekunden-Aufnahme überzeugend imitieren. Es ermöglicht die Kontrolle ausländischer Akzente, die Beibehaltung von Emotionen und die Synthese von Code-Switching-Äußerungen.
Natürlich klingende synthetische Stimme: VALL-E X erzeugt eine viel natürlicher klingende synthetische Stimme als andere Modelle, indem es die Intonation, das Charisma und den Stil der Originalstimme beibehält. Es bietet eine höhere Geschwindigkeit, eine bessere Qualität in verschiedenen Sprachen und eine benutzerfreundliche Stimme.
In-Context-Lernfähigkeiten: VALL-E X verfügt über In-Context-Learning-Funktionen, die es ermöglichen, sprachübergreifende Sprache zu generieren und dabei die Stimme, die Emotionen und die akustische Umgebung des unbekannten Sprechers beizubehalten.
Audio-Clip-Editor: VALL-E X verfügt über einen Audio-Clip-Editor, mit dem der Benutzer die generierte Sprache bearbeiten und verändern kann.
Erkennung von Emotionen: VALL-E X verfügt über Funktionen zur Erkennung von Emotionen, die es ermöglichen, die Emotionen des Originalbeispiels in der generierten Sprache zu erhalten.

Installation und Einrichtung

Um VALL-E X zu verwenden, können Benutzer die Open-Source-Implementierung des Modells von GitHub herunterladen. Die Implementierung enthält eine Demo, mit der die Benutzer die Fähigkeiten des Modells testen können.

Die folgenden Schritte können Sie befolgen, um VALL-E X auf Ihrem lokalen Rechner einzurichten und zu verwenden.

Klonen Sie das Repository von GitHub:

git clone https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X.git

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Laden Sie die vortrainierten Modellgewichte von der Release-Seite herunter und legen Sie sie im Verzeichnis models ab.

Führen Sie das Demo-Skript aus:

python demo.py

Folgen Sie den Anweisungen, um Sprache in der Zielsprache zu erzeugen.

Das Demoskript ermöglicht es den Benutzern, Text in der Ausgangssprache einzugeben und Sprache in der Zielsprache zu erzeugen. Die Benutzer können auch die Stimmeigenschaften, wie Tonhöhe und Geschwindigkeit, ändern und die generierte Sprache als Audiodatei speichern. Die Installation und Einrichtung von VALL-E X ist einfach, und das Demoskript ist leicht zu bedienen.

Aber auch wenn Sie Schwierigkeiten haben, die Umgebung herunterzuladen und auf Ihrem lokalen Rechner einzurichten, können Sie VALL-E X direkt ausprobieren:

Hugging Face:

Oder

Google Colab:

Benutzerfreundlichkeit

Die Web-Demo-Schnittstelle von VALL-E X ist benutzerfreundlich und ermöglicht es den Benutzern, die Fähigkeiten des Modells zu testen, ohne dass eine Installation erforderlich ist.

Die Benutzeroberflächen von Hugging Face und Google Colab bieten die gleichen Funktionen und sehen gleich aus. Die Oberfläche besteht aus 4 Registerkarten für verschiedene Phasen des Prozesses. Alle Registerkarten enthalten Anweisungen zur Verwendung der jeweiligen Registerkarte.

Von Audio ableiten: Hier können Sie einen Audioclip mit einer Textaufforderung erstellen. Sie können die Sprache und den Akzent ändern. Sie können auch einen Audio-Prompt („.npz“-Datei) mit Text oder unter Verwendung eines aufgenommenen Audioclips erstellen.

Prompt erstellen: Wenn Sie nur einen Audio-Prompt („.npz“-Datei) aus einer hochgeladenen Audiodatei erstellen möchten, verwenden Sie diese Option sofort. Sie ist schneller. Er muss kürzer als 15 Sekunden sein.

Vom Prompt ableiten: Dann können Sie den zuvor erstellten Audio-Prompt („.npz“-Datei) hochladen, mit Sprachakzent und voreingestellten Optionen, um einen neuen Audioclip des gegebenen Transkripts zu synthetisieren, der den hochgeladenen Audio-Prompt klont. Die Länge des Transkripts ist auf 150 Zeichen begrenzt.

Inferieren Sie langen Text: Verwenden Sie diese Schnittstelle, um Audioclips zu synthetisieren, die aus Transkripten mit 150 bis 1000 Zeichen bestehen.

Preis und Lizenzierung

VALL-E X ist ein Open-Source-Tool und ist kostenlos auf GitHub verfügbar. Für die Verwendung von VALL-E X in Google Colab und Hugging Face fallen keine Kosten an. Das Tool kann für verschiedene Anwendungen verwendet werden, darunter Spiele, Unterhaltung und Barrierefreiheit. Benutzer können das Tool für persönliche und kommerzielle Zwecke ohne Lizenzgebühren verwenden.

Conclusio

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass VALL-E X ein leistungsstarkes Tool für die mehrsprachige Text-to-Speech-Synthese und das Klonen von Stimmen ist. Es gibt zwar auch andere Tools für die mehrsprachige Text-zu-Sprache-Synthese und das Klonen von Stimmen, aber VALL-E X hebt sich durch seine einzigartigen Funktionen und Möglichkeiten ab. Es handelt sich um ein Open-Source-Tool, das auf GitHub kostenlos zur Verfügung steht und somit für jeden zugänglich ist, der es nutzen möchte. Microsoft hat den Code für VALL-E X noch nicht veröffentlicht, und es ist unklar, ob es in Zukunft Lizenzierungsanforderungen geben wird.

Insgesamt ist VALL-E X ein wertvolles Tool für Entwickler und Datenanalysten, die an Projekten arbeiten, für die hochwertige synthetische Stimmen und mehrsprachige Funktionen erforderlich sind. Es ist ein Tool, das sich für jeden lohnt, der seinen Prozess des Stimmenklonens und der Text-to-Speech-Synthese rationalisieren möchte.