Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt
Interface 2023年11月号の中西担当分のソースコード・ログのリポジトリです。
https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt
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JSON representation
Interface 2023年11月号の中西担当分のソースコード・ログのリポジトリです。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt
- Owner: kurusugawa-computer
- Created: 2023-09-13T09:14:31.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-09-21T06:33:18.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-04-19T21:22:31.819Z (9 months ago)
- Language: Python
- Size: 1.68 MB
- Stars: 3
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Interface 2023年11月号「ChatGPTとプログラミング」中西担当部分サポートページ
## 概要
このリポジトリには、Interface 2023年11月号の「ChatGPTとプログラミング」（以下、本誌）の中西が担当した部分のサポートページです。
以下の内容が含まれます。
* 各章・コラムのChatGPTとのやり取り全文([./prompts/](./prompts))
* 第3部第6章の認識サーバーのソースコード([./app](./app))
* 第3部第6章の認識サーバー用のDocker関係ファイル([./docker](./docker))
不備があれば、イシューぺージを活用ください。
## 正誤表
```
イントロダクションのViTの全文のURL部分
（誤）https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt/prompts/イントロダクション/ViT.md
（正）https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt/blob/main/prompts/イントロダクション/ViT.md
「プログラマ向け 活用テクニック13」のログ・ディレクトリのURL部分
（誤）https://github.com/kurusugawacomputer/interface-2023-11-chatgpt/prompts/各論編
（正）https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt/blob/main/prompts/各論編
```
## 認識サーバー利用方法
認識サーバーの動作にはdockerを用います。
[./app/launch.sh](./app/launch.sh)を用いてコンテナを起動し、そこで認識サーバーのAPIサーバープロセスや推論プロセスを動作させてます。
認識サーバーは適切なGPU環境が必要です(OS:Linux, CPU:x86-64, NVIDIA製GPU, docker, NVIDIAドライバー, NVIDIA Container Toolkit)。
詳細は本誌を確認ください。
### ソースのダウンロード
このリポジトリをダウンロードします。
```
$ git clone https://github.com/kurusugawa-computer/interface-2023-11-chatgpt
$ cd interface-2023-11-chatgpt
```
### Dockerコンテナ起動単体
Dockerコンテナを起動します。初回実行時はダウンロードに時間がかかります。
```
$ bash ./app/launch.sh
```
起動時にappディレクトリをコンテナにマウントします。
### APIサーバープロセス
コンテナを起動し、コンテナ内でuvicornコマンドでAPIサーバープロセスを起動します。
```
$ bash ./app/launch.sh
$ uvicorn server:app \
（--port ポート番号（指定しない場合8000））
（--host ローカルIPアドレス等を指定）
```
別PCなどの外部からアクセスする場合は、本誌で説明したように、引数（host,post）を適切に指定してください。
### 推論プロセス
コンテナを起動し、推論プロセスを起動します。複数起動しない想定です。
```
$ bash ./app/launch.sh
$ python ./interface.py
```
## 他のスクリプト
### app/test_model.py
[./app/test_model.py](./app/test_model.py)は「ステップ1：推論コードの作成」で作成した推論コードをテストするコードです。
以下のコマンドで実行します。実行すると推論結果が表示されます。
```
$ bash ./app/launch.sh
$ python ./test_model.py
```
### app/repeat.sh
[./app/repeat.sh](./app/repeat.sh)は「大量アクセス」の節のスクリプトです。環境に合わせてHOSTとPORTを変更して用いてください。