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No te habr\u00e1s perdido el frenes\u00ed de emoci\u00f3n que rodea a ChatGPT (Chat Generative-Pre-Trained Transformer). Puede crear im\u00e1genes, escribir c\u00f3digo, canciones, poes\u00eda y tratar de resolver nuestros problemas, grandes o peque\u00f1os. Puede que no sepa c\u00f3mo vencer a la simulaci\u00f3n Kobayashi Maru de Star Trek, pero puede escribir c\u00f3digo Python y Bash con facilidad. En un empuj\u00f3n tambi\u00e9n se puede utilizar para escribir C\u00f3digo G<\/u> Para el mejores impresoras 3D<\/u> aunque todav\u00eda tenemos que probarlo en nuestro Creality Ender 2 Pro<\/u>.<\/p>\n
Por lo general, interactuamos con ChatGPT a trav\u00e9s del navegador, pero en este tutorial usaremos una biblioteca especial de Python que conectar\u00e1 nuestro humilde frambuesa pi<\/u> a la poderosa IA y brindarnos una herramienta para responder casi cualquier pregunta. Este proyecto no es exclusivo de Raspberry Pi; tambi\u00e9n se puede usar con PC con Windows, macOS y Linux. Si puede ejecutar Python en \u00e9l, es probable que este proyecto tambi\u00e9n funcione. <\/p>\n\nSi est\u00e1 utilizando una Raspberry Pi, puede usar casi cualquier modelo con este proyecto, ya que simplemente estamos realizando solicitudes a trav\u00e9s de una conexi\u00f3n a Internet. Sin embargo, para obtener el mejor rendimiento en general, recomendamos un frambuesa pi 4<\/u> o Raspberry Pi 3B+.<\/p>\nConfiguraci\u00f3n de la clave API de ChatGPT para Raspberry Pi<\/h2>\n
Antes de que podamos usar ChatGPT con nuestra Raspberry Pi y Python, primero debemos configurar una clave API. Esta clave permitir\u00e1 que nuestro c\u00f3digo se conecte a nuestra cuenta de OpenAI y use IA para responder consultas, escribir c\u00f3digo, escribir poes\u00eda o crear la pr\u00f3xima canci\u00f3n de \u00e9xito.<\/p>\n
1. Inicie sesi\u00f3n en su cuenta de OpenAI.<\/strong><\/u><\/p>\n2. Haga clic en el men\u00fa y seleccione Ver claves API.<\/strong><\/p>\n\n\n
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<\/picture><\/p>\n<\/div>\n<\/div>(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n3. Haga clic en Crear nueva clave secreta para generar una clave API. <\/strong>Aseg\u00farese de copiar y pegar esta clave en un lugar seguro, no se volver\u00e1 a mostrar. Nunca comparta sus claves API, son exclusivas de su cuenta, cualquier costo incurrido provendr\u00e1 de su cuenta.<\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nInstalaci\u00f3n de la API Python de ChatGPT en Raspberry Pi<\/h2>\n Con nuestra clave API en la mano, ahora podemos configurar nuestra Raspberry Pi y espec\u00edficamente Python para usar la API a trav\u00e9s de la biblioteca openAI Python.<\/p>\n
1. Abra una Terminal y actualice el software en su Raspberry Pi.<\/strong> Este mandato es doble. Primero ejecuta una actualizaci\u00f3n, comprobando que la lista de repositorios de software en nuestra Pi est\u00e1 actualizada. De lo contrario, descarga los \u00faltimos detalles. El \u201c&&\u201d significa que si el primer comando (actualizar) se ejecuta correctamente, entonces comenzar\u00e1 el segundo comando en el que actualizamos el software. El indicador \u00ab-y\u00bb se utiliza para aceptar la instalaci\u00f3n sin intervenci\u00f3n del usuario.<\/p>\nsudo apt update && sudo apt upgrade -y<\/code><\/pre>\n2. Instale la biblioteca openai Python usando el administrador de paquetes pip.<\/strong><\/p>\npip3 install openai<\/code><\/pre>\n3. Abra el archivo bashrc oculto en su directorio de inicio.<\/strong> Este archivo es donde necesitamos establecer una ruta, una ubicaci\u00f3n donde Raspberry Pi OS y Python pueden buscar archivos ejecutables\/de configuraci\u00f3n.<\/p>\nnano ~\/.bashrc<\/code><\/pre>\n4. Con el teclado, despl\u00e1cese hasta la parte inferior del archivo y agregue esta l\u00ednea.<\/strong><\/p>\nexport PATH=\"$HOME\/.local\/bin:$PATH\"<\/code><\/pre>\n5. Guarde el archivo presionando CTRL + X, luego Y y Enter.<\/strong><\/p>\n6. Vuelva a cargar la configuraci\u00f3n de bashrc para finalizar la configuraci\u00f3n. Luego cierre la terminal.<\/strong><\/p>\nsource ~\/.bashrc<\/code><\/pre>\nCreaci\u00f3n de un chatbot ChatGPT para Raspberry Pi<\/h2>\n\n
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Imagen 1 de 3<\/p>\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\nEl objetivo de nuestro chatbot es responder a las preguntas planteadas por el usuario. Siempre que la respuesta pueda estar en formato de texto, este c\u00f3digo de proyecto funcionar\u00e1. Cuando el usuario termina, puede escribir una palabra para salir o presionar CTRL+C para detener el c\u00f3digo. Lo probamos con hechos y preguntas de trivia, luego le pedimos que escribiera c\u00f3digo Python, Bash y un poco de G-Code para una impresora 3D.<\/p>\n
1. lanzamiento thony<\/strong>un editor de Python incorporado. <\/strong>Puede encontrarlo en el men\u00fa de Raspberry Pi, en Programaci\u00f3n >> Thonny.<\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n2. Importa la biblioteca openai. <\/strong>Esto permite que nuestro c\u00f3digo Python se conecte y ChatGPT.<\/p>\nimport openai<\/code><\/pre>\n3. Cree un objeto, model_engine y all\u00ed almacene su modelo preferido.<\/strong> davinci-003 es el m\u00e1s capaz, pero tambi\u00e9n podemos usar (en orden de capacidad) \u201ctext-curie-001\u201d, \u201ctext-babbage-001\u201d y \u201ctext-ada-001\u201d. El modelo ada tiene el costo de token m\u00e1s bajo.<\/p>\nmodel_engine = \"text-davinci-003\"<\/code><\/pre>\n4. Cree un objeto, abra.api_key y almacene su clave API. Pegue su clave API entre comillas.<\/strong><\/p>\nopenai.api_key = \"YOUR API KEY HERE\u201d<\/code><\/pre>\n5. Cree una funci\u00f3n, GPT() que tome la consulta (pregunta) del usuario como argumento. <\/strong>Esto significa que podemos reutilizar la funci\u00f3n para cualquier pregunta.<\/p>\ndef GPT(query):<\/code><\/pre>\n6. Cree un objeto de respuesta que pasar\u00e1 los detalles de nuestra consulta a ChatGPT.<\/strong> Utiliza nuestro modelo elegido y la consulta para hacer la pregunta. Establecimos el gasto m\u00e1ximo de tokens en 1024, pero en realidad, gastaremos mucho menos para que esto pueda modificarse. La \u201ctemperatura\u201d controla qu\u00e9 tan creativas pueden ser las respuestas. Cuanto mayor sea el valor, digamos 0,9, m\u00e1s creativo intentar\u00e1 ser el modelo. 0.5 es una buena mezcla de creatividad y hechos.<\/p>\n response = openai.Completion.create(\n engine=model_engine,\n prompt=query,\n max_tokens=1024,\n temperature=0.5,\n )<\/code><\/pre>\n7. Devuelva los datos de ChatGPT, eliminando el texto de respuesta y la cantidad de tokens utilizados. <\/strong>Los datos devueltos est\u00e1n en formato de diccionario\/JSON, por lo que debemos apuntar espec\u00edficamente a los datos correctos usando claves. Estas claves devuelven los valores asociados.<\/p>\n return str.strip(response['choices'][0]['text']), response['usage']['total_tokens']<\/code><\/pre>\n8. Cree una tupla y \u00fasela para almacenar una lista de cadenas que se pueden usar para salir del chat. <\/strong>Las tuplas son inmutables, lo que significa que se pueden crear y destruir, pero el c\u00f3digo en ejecuci\u00f3n no las puede actualizar. Hacen configuraciones perfectas de \u00abestablecer y olvidar\u00bb.<\/p>\nexit_words = (\"q\",\"Q\",\"quit\",\"QUIT\",\"EXIT\")<\/code><\/pre>\n9. Use un intento, seguido de un tiempo verdadero: para indicar a Python que intente ejecutar nuestro c\u00f3digo, y que lo haga para siempre.<\/strong><\/p>\ntry:\n while True:<\/code><\/pre>\n10 Imprimir una instrucci\u00f3n para el usuario<\/strong>en este caso c\u00f3mo salir del chat.<\/p>\n print(\"Type q, Q, quit, QUIT or EXIT and press Enter to end the chat session\")<\/code><\/pre>\n11 Capture la consulta del usuario mediante un aviso personalizado y gu\u00e1rdela en un objeto denominado consulta.<\/strong><\/p>\n query = input(\"What is your question?> \")<\/code><\/pre>\n12 Use una prueba condicional para verificar si alguna de las palabras de salida est\u00e1 presente \u00fanicamente en la consulta. <\/strong>Podemos usar estas palabras en una consulta, pero si son las \u00fanicas palabras, el chat terminar\u00e1.<\/p>\n if query in exit_words:<\/code><\/pre>\n13 Ponlo de modo que, <\/strong>si exit_words est\u00e1n presentes, el c\u00f3digo imprimir\u00e1 \u00abTERMINAR CHAT\u00bb <\/strong>y luego use break para detener el c\u00f3digo.<\/strong><\/p>\n print(\"ENDING CHAT\")\n break<\/code><\/pre>\n14 Crea una condici\u00f3n else. <\/strong>Esta condici\u00f3n siempre se ejecutar\u00e1 si no se encuentran exit_words.<\/p>\n else:<\/code><\/pre>\n15. Ejecute la consulta ChatGPT <\/strong>y guarde la salida en dos objetos, res (respuesta) y uso (tokens usados).<\/strong><\/p>\n (res, usage) = GPT(query)<\/code><\/pre>\ndiecis\u00e9is. Imprima la respuesta de ChatGPT en el shell de Python.<\/strong><\/p>\n print(res)<\/code><\/pre>\n17 Imprima 20 = en una fila para crear una barrera entre el texto ChatGPT y luego imprima la cantidad de tokens utilizados.<\/strong><\/p>\n print(\"=\"*20)\n print(\"You have used %s tokens\" % usage)\n print(\"=\"*20)<\/code><\/pre>\n18 Cree un controlador de excepciones que se activar\u00e1 si el usuario presiona CTRL+C.<\/strong> Imprimir\u00e1 un mensaje de salida en el shell de Python antes de que salga el c\u00f3digo.<\/p>\nexcept KeyboardInterrupt:\n print(\"nExiting ChatGPT\")<\/code><\/pre>\n19 Guarde el c\u00f3digo como ChatGPT-Chatbot.py <\/strong>y haga clic en Ejecutar para comenzar.<\/strong> Haga sus preguntas al chatbot y, cuando termine, escriba una de las palabras de salida o presione CTRL+C para salir.<\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n