Open Interpreterをインストールし、オートでソースコードを実行させてみた。

概要

9月初旬にプレリリースv0.1.4版がリリースされるや、瞬く間に話題になったCode Interpreter 僕も友達に教えてもらって早速使ってみました。その中で、ハマったポイントや便利に使うためのTipsをご紹介します！

参考までに、僕の環境は以下となります。

・ Mac Studio (M1 Max 32GB)

・ Mac OS Monterey 12.2

・ Python 2.7.18

Mac Studioのほぼデフォルト。コンテナを使わないと汚れちゃいますが、お試しということで一旦気にしないようにします。

インストール

Read.meに従って、gitからのチェックアウトと、インストールします。

open-interpreter

Let language models run code on your computer.

git clone git@github.com:KillianLucas/open-interpreter.git
cd openn-interpreter
pip install open-interpreter
interpreter

起動して使ってみる

プロジェクトのディレクトリで interpreterと打つだけで起動です。超シンプル！

yuta@yutanoMacStudio open-interpreter % interpreter

●

Welcome to Open Interpreter.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

▌ OpenAI API key not found

To use GPT-4 (recommended) please provide an OpenAI API key.

To use Code-Llama (free but less capable) press enter.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

利用するモデルの選択

最初にプロンプトが表示されます。API keyを打ち込んでエンターを押すと、GPT-4、そのまま無条件でエンターを打つとCode-Llamaが選ばれるようです。自分はGPT-4のAPI keyを持っていないので、Code-Llamaを選択。

OpenAI API key:

▌ Switching to Code-Llama...

Tip: Run interpreter --local to automatically use Code-Llama.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use your arrow keys to set up the model.

パラメータ数・品質の選択

Open Interpreter will use Code Llama for local execution. Use your arrow keys to set up the model.

[?] Parameter count (smaller is faster, larger is more capable): 7B
 > 7B
   13B
   34B

「Open Interpreterは、ローカル実行にCode Llamaを使用します。以下はモデルの設定です。」ということで、もっともパラメーター数が少なく、起動が早い7Bを選択。

[?] Quality (smaller is faster, larger is more capable): Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM usage: 5.1 GB
 > Small | Size: 2.6 GB, Estimated RAM usage: 5.1 GB
   Medium | Size: 3.8 GB, Estimated RAM usage: 6.3 GB
   Large | Size: 6.7 GB, Estimated RAM usage: 9.2 GB
   See More

続いて、「品質」を選択。これもお試しということで、サイズが最も小さいSmallを選択。

[?] Use GPU? (Large models might crash on GPU, but will run more quickly) (Y/n): Y

GPUを使うか？ということだったので、Yesを選択

選択したモデルのダウンロードが始まるので、しばらく待ちます。

起動準備完了

Open Interpreter will require approval before running code. Use interpreter -y to bypass this.

Press CTRL-C to exit.

>

  Let's start with the plan. You want me to write a program that can complete any goal by executing code. To do this, we need to use a programming language that allows us to execute arbitrary code. Python is a popular choice because it has a wide range of
  libraries and frameworks that make it easy to perform various tasks.

  Here's the first step:

インストールが完了し、「>」の文字が表示されたので、よく英語を読まずにエンターを連打していたところ、下記のような文言が表示され無限ループとなってしまいました。


  # Import the necessary libraries
  import os
  import sys
  import subprocess

  # Set up the environment
  os.environ['PYTHONPATH'] = '/Users/yuta/dev/test/open-interpreter'
  sys.path.append('/Users/yuta/dev/test/open-interpreter')


  Would you like to run this code? (y/n)



> y




  # Import the necessary libraries
  import os
  import sys
  import subprocess

  # Set up the environment
  os.environ['PYTHONPATH'] = '/Users/yuta/dev/test/open-interpreter'
  sys.path.append('/Users/yuta/dev/test/open-interpreter')


  Would you like to run this code? (y/n)
  
  # 以下延々と続く...

これは、Open Interpreterが何か悪いわけではなくて、プロンプトに対し無言回答で連打を繰り返したために、ループにはまってしまったようです。Ctrl-Cを押して、起動を終了させ、再度

interpreter

で起動します。

Code-Llamaの指定ではだめ？

次は、以下のように命令文を打ちました。

// 起動時にパラメータ数・品質を選ぶのは今までと同じ。
[?] Use GPU? (Large models might crash on GPU, but will run more quickly) (Y/n): y

Model found at /Users/yuta/Library/Application Support/Open Interpreter/models/codellama-7b-instruct.Q2_K.gguf

▌ Model set to TheBloke/CodeLlama-7B-Instruct-GGUF

Open Interpreter will require approval before running code. Use interpreter -y to bypass this.

Press CTRL-C to exit.

> 日本の東京の、１年間の日の出日の入り時刻を出力するソースコードを教えて

  To start with, let's find out what you want me to do. Please provide me with more information about the task you want me to complete.

> 日本の東京の、１年間の日の出日の入り時刻を出力するソースコードをPythonで出力して教えてください。
  To start with, let's find out what you want me to do. Please provide me with more information about the task you want me to complete.

>

どうもうまく会話が通じません...。

ChatGPT3.5なら使えることが判明。切り替える。

ここで、友人から以下の起動でAPI keyを入力さえすれば、ChatGPT4ではなく、ChatGPT 3.5なら使えることを教えてもらいました。普段使い慣れている

interpreter --local

Open AI Plusに入っているので、3.5なら使えます。

起動後、Open AIのAPI Keysから取得したキーを打ち込みます。

API keys - OpenAI API

Your secret API keys are listed below. Please note that we do not display your secret API keys again after you generate them.

yuta@yutanoMacStudio open-interpreter % interpreter --fast

●

Welcome to Open Interpreter.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

▌ OpenAI API key not found

To use GPT-4 (recommended) please provide an OpenAI API key.

To use Code-Llama (free but less capable) press enter.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

OpenAI API key: sk-fJpnmqmWdvvxxxxxx63mMfbNrliLDlYeBxxxxxxNjOh1Si0PTYrm

Tip: To save this key for later, run export OPENAI_API_KEY=your_api_key on Mac/Linux or setx OPENAI_API_KEY your_api_key on Windows.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

▌ Model set to GPT-3.5-TURBO

Tip: To run locally, use interpreter --local

Open Interpreter will require approval before running code. Use interpreter -y to bypass this.

Press CTRL-C to exit.

>

無事GPT-3.5-TURBOにモデルがセットされました。

いい感じで動き出す。

プロンプトに先ほどと同じ内容を入力したところ、MacのUnix環境を使ってどんどんPythonが動き出しました。必要なライブラリを勝手にインストールしてくれる！ ので、yを押します。

> 日本の東京の、１年間の日の出日の入り時刻を出力するソースコードをPythonで出力して教えてください。
  プラン：
   1 datetime モジュールを使用して現在の日付を取得します。   2 pytz パッケージを使用して東京のタイムゾーンを設定します。   3 sunrise-sunset パッケージを使用して日の出と日の入りの時刻を取得します。   4 取得した時刻を出力します。
  コードを実行してみましょう。


  from datetime import date
  import pytz
  from sunrise_sunset import SunriseSunset

  # 現在の日付を取得
  today = date.today()

  # 東京のタイムゾーンを設定
  tz = pytz.timezone('Asia/Tokyo')

  # 日の出と日の入りの時刻を取得
  ss = SunriseSunset(date=today, latitude=35.6895, longitude=139.6917)
  sunrise = ss.sunrise(tz)
  sunset = ss.sunset(tz)

  # 時刻を出力
  print(f'日の出時刻: {sunrise}')
  print(f'日の入り時刻: {sunset}')


  Would you like to run this code? (y/n)

手動実行を求められる

ちょっと長いですが、以下のように段階を踏んで実行するようてはずが整えられます。 フルオートとはいかず、手動実行を求められるようです...。

感覚的にはまだソフトウェアとしてはチューニングが足りず、手動で逃げているところも多いのかな？ と。この辺りは今後の課題ですが、良くなっていく雰囲気がぷんぷんしていますね！

 Would you like to run this code? (y/n)

  y


  from datetime import date
  import pytz
  from sunrise_sunset import SunriseSunset

  # 現在の日付を取得
  today = date.today()

  # 東京のタイムゾーンを設定
  tz = pytz.timezone('Asia/Tokyo')

  # 日の出と日の入りの時刻を取得
  ss = SunriseSunset(date=today, latitude=35.6895, longitude=139.6917)
  sunrise = ss.sunrise(tz)
  sunset = ss.sunset(tz)

  # 時刻を出力
  print(f'日の出時刻: {sunrise}')
  print(f'日の入り時刻: {sunset}')


  File "<stdin>", line 8, in <module>
  ModuleNotFoundError: No module named 'sunrise_sunset'


  申し訳ありません、sunrise-sunset パッケージが見つからないようです。パッケージをインストールしてから再度実行します。
  コードを実行してみましょう。


  !pip install sunrise-sunset


  Would you like to run this code? (y/n)

  y


  !pip install sunrise-sunset


  Traceback (most recent call last):
    File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/interpreter/code_interpreter.py", line 183, in run
      code = self.add_active_line_prints(code)
    File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/interpreter/code_interpreter.py", line 282, in add_active_line_prints
      return add_active_line_prints_to_python(code)
    File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/interpreter/code_interpreter.py", line 454, in add_active_line_prints_to_python
      tree = ast.parse(code)
    File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.10/3.10.12_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/ast.py", line 50, in parse
      return compile(source, filename, mode, flags,
    File "<unknown>", line 1
      !pip install sunrise-sunset
      ^
  SyntaxError: invalid syntax



  申し訳ありません、!pip install コマンドは実行できません。代わりに、パッケージを手動でインストールする方法をお伝えします。
   1 ターミナルを開きます。   2 以下のコマンドを実行して sunrise-sunset パッケージをインストールします。

   pip install sunrise-sunset


   3 インストールが完了したら、再度コードを実行してください。
  コードを実行してみましょう。
  // 以下、手続きの出力が続く...

yesオプション指定、フルオートでやり直してみる。

最初からやり直すと全く違う結果が出る 、と同じ友人から聞いていたので実行してみます。ついでに、

interpreter -y --fast

と指定すると面倒なライブラリなどのインストールもyesを連打する形でやってくれるとのこと。yumとかapt-getのinstall時のyオプションと同じ 、ということですね。叩いて待ちます。

  // ここまでに、geopy sunrise_sunsetなどさまざまなライブラリを試した模様...

  申し訳ありませんが、geopy パッケージも見つかりませんでした。別の方法を試してみましょう。
  代わりに、pytz パッケージと requests パッケージを使用して日の出と日の入りの時刻を取得する方法があります。pytz パッケージはタイムゾーン情報を取得し、requests パッケージはAPIを使用して日の出と日の入りの時刻を取得します。
  pytz パッケージと requests パッケージをインストールして、コードを実行してみましょう。


  from datetime import datetime
  import pytz
  import requests

  # 東京の位置情報を取得
  latitude = 35.6895
  longitude = 139.6917

  tz = 'Asia/Tokyo'

  # 現在の日付を取得
  now = datetime.now()

  # 日の出と日の入りの時刻を取得
  url = f'https://api.sunrise-sunset.org/json?lat={latitude}&lng={longitude}&date={now.strftime("%Y-%m-%d")}&formatted=0'
  response = requests.get(url)
  data = response.json()
  sunrise_time = datetime.fromisoformat(data['results']['sunrise']).astimezone(pytz.timezone(tz)).strftime('%H:%M:%S')
  sunset_time = datetime.fromisoformat(data['results']['sunset']).astimezone(pytz.timezone(tz)).strftime('%H:%M:%S')

  # 結果を出力
  sunrise_time, sunset_time


  ('05:25:10', '17:45:18')


  東京の現在の日の出時刻は午前5時25分10秒で、日の入り時刻は午後5時45分18秒です。

でたあ！いい感じです。

まとめ

GPT3.5だったからこの精度で、GPT4ならばもっともっといい精度で、素早く結果が出るかも。かつ、品質やパラメーター数も増やすことができるので、リソースを潤沢に使える環境ならばもっといい結果が出そうですね。

AWSやGCPで時間借りして試すのもいいかも。

今や世界中で話題沸騰になっているOpen Interpreterですが、公式ドキュメントによると以下のコマンドで好きなモデルも選択できるようで、

interpreter --model tiiuae/falcon-180B

Running Open Interpreter locally

You can run interpreter in local mode from the command line to use Code Llama:...

ローカルでさまざまなAIモデルを試せるというのはとても魅力的ですね。今後はAI専門家がプロジェクトメンバにいなかったとしても、自社にあったAIモデルでR&Dを行うことができる、なんて日も近くなっているのかもしれません...！胸熱！

この記事が何かのお役に立てれば幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました！