本地开源Auto-GPT需要部署

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文章最后更新时间:2023年05月25日已超过1175天没有更新。

自主实现目标的AI模型,够生成连续且连贯的文本

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下载地址:httPs://GitHub.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

安装流程

0. 注意事项

目前暂时没有使用elevenlabs提供的语音输入,未来会继续尝试+更新

目前暂时没有使用pinecone database(因为要排队),等排到了会尝试并在这里更新;

版本:0.2.0

1. 系统

带terminal的操作系统即可。推荐使用带有X display的系统,安装起来更方便。云端VM要装很多东西,debug的流程很长。Mac、Windows可以

笔者恰好发现Google Compute Engine目前正在beta测试c3类型的VM,一个月只要1刀,等于是白嫖了,所以设置了一个VM,也正好可以踩一遍所有的坑。

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2. 安装过程

2.1 clone项目

https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

cd Auto-GPT

2.2 准备OpenAI API key

去到https://platform.openai.com/account/api-keys,生成一个新的API key。记得复制到记事本里,因为关闭了页面就看不到了。

1.png

同时,需要开启账户的付款机制。去到billing菜单,然后点击“set up paid account”,然后输入付款的银行卡信息



2.3 设置python环境

笔者直接采用miniconda创建了运行环境,免得扰乱系统环境。miniconda的安装包可以去其官网下载,在这里就不赘述了。建议采用python 3.10,因为issues里面有人提及3.8以下的版本会出错。


conda create -n autoGPT python=3.10

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执行完之后开始安装auto-GPT的依赖库:


conda activate autoGPT

pip install -r reqUIrements.txt

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2.4 设置运行时配置

将名字为.env.template的文件重命名为.env,然后执行以下动作:


把刚才保存下来的OpenAI api key粘贴到OPENAI_API_KEY项中;

设置EXECUTE_LOCAL_COMMANDS=True。这个是为了让程序运行时能够执行一些本地操作,比如写入文件等。如果不希望程序执行,可以保留False。

设置完之后的.env文件大致长这样


到这里,安装过程就结束了,可以开始运行:

python -m autogpt

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然后按照terminal里面的输出一步步执行即可。Auto-GPT是基于多轮会话的,也就是说给定一个目标,AI通过调用chatgpt api自我生成一连串问题、问题答案和执行方案。下图为笔者运行的一轮输出:



3. 安装时遇到的问题

3.1 Chromedriver 无法启动

因为使用的是cloud VM,很多系统库都没有,所以程序在执行COMMAND=browse_website的时候首先遇到了chromedriver无法链接到两个库:libnss3.so和libxcb.so.1。通过以下指令解决:


sudo apt-get install libnss3 libnss3-dev

sudo apt-get install libxcb1-dev

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3.2 找不到chrome binary

chromedriver当程序运行的时候,如果没有找到,是会给系统自动安装的,但chrome浏览器则不会安装(应该仅发生在VM上,因为如果是桌面系统那多半都安装了chrome浏览器)。

安装chrome浏览器:


wget https://dl.google.com/Linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb

sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb

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默认的可执行路径为/usr/bin/google-chrome(Linux系统)。

除此之外,因为没有X display,chrome直接执行会crash。需要定位到项目中名为web.py文件,增加两个启动chrome时候的选项:



这样,程序就能够无障碍地浏览网络、执行搜索了。


4. 初步使用体验

很有意思的项目,个人认为是下一步AI应用值得发展的一个方向。不过在使用过程中,发现目标不能定得太大,比如“挣它一个亿”这样的目标,AI执行起来就比较困难(尤其是在没有pinecone db的支持下,长期记忆显得不那么稳定),需要通过更多轮的对话才有可能得出一个相对可行的解决方案。


当然,笔者也只是粗粗试了一下,很多体验都比较浅,暂时不能给出全面的感受。后续会继续在这里更新一下语音和pinecone加持后的使用体验,尝试不一样的使用目标等。会及时更新。


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