Auto-GPT 설치하는 방법: 쉬운 가이드
Auto-GPT는 유명한 생성적 사전 훈련 변환 인공지능(GPT)의 최신 버전인 GPT-4의 파워를 사용하여 스스로 프롬프트하는 뛰어난 자율적인 머신러닝 애플리케이션입니다. AutoGPT은 최소한의 인간 개입으로 자율적으로 작동하므로, 다양한 도메인에서 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 독특한 능력을 갖추고 있습니다. 이 가이드에서는 Auto-GPT의 핵심 기능을 살펴보고, 초보자부터 전문가까지 모두에게 다가올 수 있는 다목적, 사용자 친화적인 솔루션으로 AI 랜드스케이프를 변화시키고 있는 방법에 대해 논의할 것입니다.
Auto-GPT를 설치하는 방법
1단계: Python과 Git으로 준비하기
Auto-GPT의 파워를 사용하기 위해서는 Python과 Git으로 우리 시스템을 준비해야 합니다.
Python 공식 웹사이트(opens in a new tab)에서 Python을 다운로드하고 설치해주세요. Windows 사용자는 설치 중 "Add python.exe to PATH" 옵션을 선택하는 것을 잊지 마세요.
Git 웹사이트(opens in a new tab)에서 윈도우즈 사용자용 Git을 다운로드하거나, Mac 사용자는 Git 설치 프로그램(opens in a new tab) 또는 Homebrew를 사용할 수 있습니다.
터미널에서 아래 명령어를 실행하여 Homebrew를 설치해주세요.
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"그 다음, 아래 명령어를 사용하여 Homebrew를 사용하여 Git을 설치해주세요.
brew install git2단계: Auto-GPT와 해당 의존성 가져오기
Auto-GPT GitHub 저장소(opens in a new tab)로 이동한 다음, 녹색 "Code" 버튼을 클릭하고 연결을 복사해주세요.
Auto-GPT를 위한 빈 폴더를 만들고 터미널 또는 CMD를 열어주세요. cd 명령어를 사용하여 해당 폴더에 액세스하고, 복사한 연결을 사용하여 git clone 명령어를 실행해주세요.
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git또는 최신 안정 버전 소스 코드(zip)(opens in a new tab)를 다운로드하여 빈 폴더에 압축을 풀어주세요.
이제 다음 명령어를 사용하여 다운로드한 저장소 디렉토리로 이동해주세요.
cd Auto-GPT그리고 다음 명령어를 사용하여 필요한 의존성을 설치해주세요.
pip install -r requirements.txt"pip: command not found" 오류가 발생한 경우, 해당 명령을 다시 실행하기 전에 가상 환경을 만들고 활성화해주세요.
3단계: Auto-GPT를 위한 구성 변경
자신의 텍스트 편집기를 사용하여 Auto-GPT 폴더 안의 .env.template 파일을 찾아 이름을 .env로 변경하고 열어주세요. 이 파일이 숨겨져 있을 경우, Mac에서 Command+Shift+Dot을 누르면 해당 파일이 나타납니다.
OpenAI 섹션을 찾아 OpenAI 계정에 로그인하여 API 키를 생성해주세요. 비밀 API 키를 저장해둬야 합니다.
OPENAI_API_KEY= 뒤에 따옴표 나 공백 없이 API 키를 붙여 넣어주세요. 그리고 .env 파일을 저장하고 닫아주세요.
축하합니다! 이제 API 키가 구성되었습니다.
Auto-GPT를 실행하여 가능성을 발휘하세요
터미널에서 다음 명령을 실행하면 Auto-GPT가 시작됩니다.
python -m autogpt옵션을 사용하여 명령을 승인, 프로그램을 종료 또는 AI 피드백을 제공할 수 있습니다.
이제 Auto-GPT의 기능을 살펴볼 준비가 되었습니다. AI 이름, 역할 및 최대 다섯 가지 목표를 할당해주세요.
Auto-GPT의 가능성을 극대화하는 방법에 대한 우리 다음 가이드를 기대해주세요!
당신의 데이터를 위한 GPT? 이제 여기 있습니다:
넘치는 데이터와 불편한 BI 도구로 인한 고민은 악몽입니다. 하지만 RATH를 이용하면 혼란에서 작별을, 쉬운 데이터 분석에서 안녕을 맞이할 수 있습니다.
RATH(opens in a new tab)는 ChatGPT를 데이터 분석 워크플로에 통합하여 24시간 365일 개인 데이터 분석가 역할을 하여 워크플로를 최적화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 귀찮은 작업 없이 즉각적인 인사이트와 멋진 시각화를 누릴 수 있습니다.
코드 없이 즉각적인 통찰력 얻기
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- 데이터 소스를 RATH에 연결하십시오.
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AirTable과 ChatGPT 통합
RATH는 기존 워크플로를 방해하지 않는 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 다음은 RATH에 연결할 수 있는 주요 데이터베이스 솔루션 목록입니다.
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AgentGPT 마스터하기: 포괄적인 설치 가이드
콘텐츠 생성을 최적화하기 위해 만들어진 우수한 자연어 생성 도구인 AgentGPT의 놀라운 능력을 발휘해보세요. 이 포괄적인 가이드에서는 AgentGPT를 간편하게 다운로드하고 설치하는 전 과정을 안내하여 몇 번의 클릭으로 최고 수준의 작성물을 생성할 수 있게 됩니다.
AgentGPT 해석하기
자동화된 AI Agent인 AgentGPT는 미리 지시사항이나 명령이 필요하지 않은 작업을 간소화합니다. AgentGPT에게 이름과 목표만 제공하면 나머지는 AgentGPT가 담당합니다.
이 혁신적인 도구는 수많은 언어 학습 모델(Language Learning Models, LLMs) 또는 "에이전트"를 연결하는 독특한 방식을 사용합니다. 이러한 에이전트들은 공동으로 연구하고 원하는 결과를 생성합니다. AgentGPT는 목표를 달성하기 위한 계획을 세우며 실행하고 결과를 평가하고, 우수한 방법을 찾아내기 위해 전략을 개선합니다.
경험으로부터 학습할 수 있는 능력 덕분에, AgentGPT는 작업 흐름을 개선하고 우수한 결과를 얻는 것이 목적이라면 고려할 만한 가치가 있습니다.
AgentGPT 작동 원리 알아보기
Auto-GPT는 자연어 목표를 이해하고 하위 작업으로 분해하여 자원을 활용해 작업을 수행하는 다른 AI Agent입니다. 세부적인 제안이 필요하지 않으며, 작업이 복잡해지면 새로운 프롬프트를 생성함으로써 자체적으로 활성화됩니다. AgentGPT와 GodMode는 AI 에이전트 배포를 위한 사용자 친화적인 애플리케이션입니다.
Auto GPT를 설치하는 방법에 대한 자세한 내용을 읽어보세요.
Docker 설정으로 빠른 시작하기
AgentGPT를 로컬에서 실행하기 위해서는 Docker를 사용하기만 하면 됩니다. 편리한 설정 스크립트를 제공하여 쉽게 시작할 수 있습니다.
./setup.sh --dockerdocker-compose를 사용하여 배포하십시오.
./setup.sh --docker-compose로컬 개발 설정 탐색하기
로컬 AgentGPT 개발을 위해 제공된 설정 스크립트를 사용하세요.
./setup.sh --local수동 설정 탐색하기
Nodejs +18(LTS 권장)를 필요로 합니다.다음과 같은 mdx를 frontmatter와 함께 한국어로 번역하십시오.
먼저, 저장소를 복제하여 시작하십시오.
git clone git@github.com:YOU_USER/AgentGPT.git의존성을 설치하십시오.
cd AgentGPT npm install다음 내용으로 .env 파일을 만드십시오.
# 배포 환경:NODE_ENV=development # Next Auth 구성:# 'openssl rand -base64 32` 명령어를 사용하여 비밀값을 생성하십시오.NEXTAUTH_SECRET=changemeNEXTAUTH_URL=http://localhost:3000DATABASE_URL=file:./db.sqlite # 오픈 API 키OPENAI_API_KEY=changemePrisma 스키마를 업데이트하여 SQLite를 사용하도록 설정하십시오.
./prisma/useSqlite.sh참고: SQLite를 사용하는 경우에만 필요합니다.
마지막으로,
# 데이터베이스 마이그레이션 생성npx prisma db pushnpm run devAgentGPT의 차별화 특성
GPT-4를 기반으로 구축된 AgentGPT와 Auto-GPT는 고유한 목표를 가지며 서로 다른 기능을 갖고 있습니다. AgentGPT는 사용자가 자율적인 AI 에이전트를 구축하고 실행할 수 있도록 지원하며, Auto-GPT는 다양한 작업에 대한 코드 생성을 수행할 수 있습니다.
AgentGPT와 Auto-GPT는 모두 GPT-4로 구축된 AI 에이전트이지만, 그들의 기능과 사용 사례는 다릅니다. Auto-GPT는 주로 데이터 분석에 중점을 두고 있으며, AgentGPT는 자율적인 AI 에이전트를 생성하고 배포하는 데 더 중점을 둡니다. AgentGPT GitHub를 방문하려면 여기(opens in a new tab)를 클릭하십시오.
AgentGPT의 한계 이해하기
AgentGPT는 무제한 무료 평가판을 제공하지만, 한 번의 평가판에서는 최대 네 가지 작업만 실행할 수 있습니다. 이 도구는 주로 사람과 함께 작업을 수행하기 위해 설계되어 완전한 자동화를 필요로 하는 활동에는 적합하지 않을 수 있습니다. 모든 AI 도구와 마찬가지로 사용 사례와 데이터 입력에 따라 정확성과 신뢰성의 제한이 있을 수 있습니다.
더 많은 자율적인 에이전트와 AI 도구를 탐색하고자 하는 사용자들은 다음 도구들을 확인할 수 있습니다.
- BabyAGI
- Langchain
- Segment Anything
- GPT4All
- GPT Zero (AI 탐지 도구)
- Stable Diffusion
그리고, 만약 당신이 영원히 대기 목록에 올려지지 않고 ChatGPT Code Interpreter를 경험하고 싶다면, 무료 ChatGPT-powered 데이터 시각화 도구인 VizGPT(opens in a new tab)를 시도해 볼 수 있습니다.
결론
Auto-GPT의 신속한 발전과 증가하는 인기는 AI 랜드스케이프를 재정렬하고 있습니다. 자율적인 성격과 적응성은 콘텐츠 작성부터 고객 지원까지 다양한 산업에 이상적인 솔루션으로 자리 잡을 수 있게 만들어 주었습니다.
GPT-4 기반 AI는 고급 모듈, 향상된 성능 및 타사 애플리케이션과의 원활한 통합 등 더 많은 발전을 예상하고 있습니다.
Auto-GPT를 마스터하고 GPT-4 기술의 무한한 가능성을 잠금 해제하기 위해 지속적인 학습과 실험에 중점을 둔 성공의 열쇠를 가지세요. 새로운 모듈을 탐색하고 AI 동작을 맞춤설정하며 업데이트에 대한 정보를 계속해서 알아보세요. 이렇게 하면 Auto-GPT의 무한한 가능성을 발휘할 수 있습니다.
본 포괄적인 가이드는 AgentGPT 설치 과정에 대해 설명하고자 합니다. 이 과정과 잠재적인 혜택에 대해 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 아래 댓글 섹션에서 당신의 생각과 피드백을 환영합니다. AgentGPT가 콘텐츠 생성 프로세스를 어떻게 개선하는지에 대해 공유하고 경험을 나눠 주시기 바랍니다.
RATH: 탐색적 데이터 분석을 위한 자동 조종 장치
데이터 세트의 인사이트로 시각화를 자동으로 생성하는 AI 비서입니다.
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