自然語(yǔ)言編程，在Jupyter里就能直接完成了！

這款由MIT華人博士生打造的插件，實(shí)現(xiàn)了編程工具與GPT-4的無(wú)縫銜接。

加載好之后，只要「說(shuō)」出自己想要的程序，就能得到代碼并直接調(diào)試運(yùn)行。

結(jié)合ChatGPT和Jupyter的名字，作者將其命名為Chapyter。

Chapyter發(fā)布后，vscode用戶投來(lái)了羨慕的目光，并期待自己有朝一日也能用上。

而作者也回應(yīng)說(shuō)，適配更多平臺(tái)的版本已經(jīng)在路上了。

在Jupyter中直接用自然語(yǔ)言編程

Chapyter究竟和之前的Colab有什么區(qū)別呢？

開發(fā)者列出了一張表格：

在Jupyter中，Chapyter直接用自然語(yǔ)言就能編寫程序，還能自動(dòng)執(zhí)行。

比如我們想要求斐波那契數(shù)列的前50項(xiàng)分別是多少：

可以看到，Chapyter不僅給出了代碼，還直接跑出了結(jié)果。

此外，Chapyter還支持調(diào)用舊代碼和執(zhí)行結(jié)果，進(jìn)行一些新的操作。

比如此前的程序生成了一些數(shù)據(jù)，我們就可以直接調(diào)用這些數(shù)據(jù)生成可視化圖像：

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擔(dān)心AI生成的代碼不靠譜？沒關(guān)系，你可以隨時(shí)無(wú)縫切換到人工，對(duì)代碼進(jìn)行debug。

圖片

而Chapyter使用的所有prompt都是公開透明的，在GitHub頁(yè)中的Program.py里面就能直接看到。

除此之外，由于Chapyter使用的GPT是API版本，不必過(guò)度擔(dān)心隱私泄露問(wèn)題。

因?yàn)楦鶕?jù)GPT API的用戶協(xié)議，通過(guò)API方式進(jìn)行的對(duì)話不會(huì)被用作模型訓(xùn)練。

輕松完成部署

Chatpyter的部署過(guò)程十分簡(jiǎn)單。

在裝有Python和node.js的環(huán)境下，在命令行模式中直接使用「pip install chapyter」命令，就可完成安裝。

需要注意的是，安裝過(guò)程會(huì)將Jupyter升級(jí)到4.0以上版本，可能會(huì)引起環(huán)境變化。

安裝好之后，在環(huán)境變量中設(shè)置GPT的API key和組織名稱，部署就完成了。

使用時(shí)在Jupyter中輸入「%load_ext chapyter」就能啟動(dòng)Chapyter了。

更多詳細(xì)教程，可參閱GitHub頁(yè)面中examples目錄下的說(shuō)明文檔。

作者簡(jiǎn)介

Chapyter的作者M(jìn)IT的華人博士生Shannon Zejiang Shen。

他在NLP領(lǐng)域具體的研究興趣是科學(xué)、法律和醫(yī)學(xué)方面的語(yǔ)義理解。

在HCI領(lǐng)域，Shen也在研究人類（特別是專家）與AI模型的交互方式。

GitHub項(xiàng)目頁(yè)：https://github.com/chapyter/chapyter/。

參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/15269v8/p_chapyter_chatgpt_code_interpreter_in_jupyter/。
[2]https://www.szj.io/。