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当然话语编程，在Jupyter里就能成功完成了！

这款由MIT华东谈主博士生打造的插件，终光显编程器具与GPT-4的无缝贯串。

加载好之后，只有「说」出我方念念要的秩序，就能获取代码并成功调试运转。

集会ChatGPT和Jupyter的名字，作家将其定名为Chapyter。

Chapyter发布后，vscode用户投来了保养的眼神，并期待我方有朝一日也能用上。

而作家也回复说，适配更多平台的版块仍是在路上了。

在Jupyter中成功用当然话语编程

Chapyter究竟和之前的Colab有什么区别呢？

开拓者列出了一张表格：

在Jupyter中，Chapyter成功用当然话语就能编写秩序，还能自动试验。

比如咱们念念条目斐波那契数列的前50项离别是若干：

不错看到，Chapyter不仅给出了代码，还成功跑出了成果。

此外，Chapyter还解救调用旧代码和试验成果，进行一些新的操作。

比如斯前的秩序生成了一些数据，咱们就不错成功调用这些数据生成可视化图像：

惦记AI生成的代码不靠谱？不进攻，你不错随时无缝切换到东谈主工，对代码进行debug。

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而Chapyter使用的总共prompt王人是公开透明的，在GitHub页中的Program.py内部就能成功看到。

除此除外，由于Chapyter使用的GPT是API版块，毋庸过度惦记秘密露馅问题。

因为笔据GPT API的用户契约，通过API时势进行的对话不会被用作模子熟练。

搪塞完成部署

Chatpyter的部署历程颠倒简便。

在装有Python和node.js的环境下，在高歌行模式中成功使用「pip install chapyter」高歌，就可完成装配。

需要预防的是，装配历程会将Jupyter升级到4.0以上版块，可能会引起环境变化。

装配好之后，在环境变量中缔造GPT的API key和组织称呼，部署就完成了。

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使用时在Jupyter中输入「%load_ext chapyter」就能启动Chapyter了。

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更多详备教程，可参阅GitHub页面中examples目次下的诠释文档。

作家简介

Chapyter的作家MIT的华东谈主博士生Shannon Zejiang Shen。

他在NLP限制具体的研究钦慕是科学、法律和医学方面的语义明白。

在HCI限制，Shen也在研究东谈主类（终点是大家）与AI模子的交互时势。

GitHub样式页：https://github.com/chapyter/chapyter/

参考畅达：[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/15269v8/p_chapyter__code_interpreter_in_jupyter/[2]https://www.szj.io/