2023/10/09更新
Jupyter AIがAmazon Bedrockに対応しましたので早速試しました。Jupyter AI自体も完成度が増している印象です。
来ました！JupyterにAIが来ました！
AWSブログでも紹介されています→こちら
早速使ってみました
環境構築
dockerでサクッと行きます。
jupyter_aiパッケージがJupyter AIです。OpenAIのAPIが呼ばれるため、openaiもインストールします。
FROM jupyter/minimal-notebook:lab-3.6.3
RUN pip install --no-cache-dir \
jupyter_ai \
openai
ビルド
docker build -t jupyter-ai .
起動
docker run -it --rm \
-p 8888:8888 \
-e "OPENAI_API_KEY=<OPENAI_API_KEY>" \
jupyter-ai
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。
起動しました。
チャットインターフェイス
左パネルにチャットのボタンが追加されています。
Welcomeメッセージが表示されます。
language modelとembedding modelを選択します。
これで準備完了です。
チャットができます。
おお！
ノートブックについて質問できる
ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。
Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。
すっげー！
ログを確認したところ、内部ではLangChainを使ってAPIを叩いているように見えます。
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) > Entering new ConversationChain chain…
(DefaultActor pid=473) Prompt after formatting:
(DefaultActor pid=473) System: You are Jupyternaut, a conversational assistant living in JupyterLab to help users.
(DefaultActor pid=473) You are not a language model, but rather an application built on a foundation model from OpenAI called text-ada-001.
(DefaultActor pid=473) You are talkative and provides lots of specific details from its context.
(DefaultActor pid=473) You may use Markdown to format your response.
(DefaultActor pid=473) Code blocks must be formatted in Markdown.
(DefaultActor pid=473) Math should be rendered with inline TeX markup, surrounded by $.
(DefaultActor pid=473) If you do not know the answer to a question, answer truthfully by responding that you do not know.
(DefaultActor pid=473) The following is a friendly conversation between you and a human.
(DefaultActor pid=473) Human: Hello!
(DefaultActor pid=473) AI:
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) Hi there! How are you?
(DefaultActor pid=473) Human: what does this code do?
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) “`
(DefaultActor pid=473) from diffusers import DiffusionPipeline
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(“runwayml/stable-diffusion-v1-5”)
(DefaultActor pid=473) pipeline.to(“cuda”)
(DefaultActor pid=473) pipeline(“An image of a squirrel in Picasso style”).images[0]
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) “`
(DefaultActor pid=473) AI:
(DefaultActor pid=473)
(DefaultActor pid=473) > Finished chain.
Replace selectionにチェックを入れると、選択したコード部分がチャットの回答で上書きされます。ただし、チャットの回答が正しいかはわからないので、チェックしてから更新するほうが良さそうです。（そもそも、コードで返ってこないこともありますし。）
ローカルデータについて学ぶ
これだけじゃありません。チャットが質問に答える際にローカルデータを含めるようにすることもできます。embedding modelが使用されます。
試しにhuggingface/diffusersのREADMEを埋め込んでみます。
mkdir docs
cd docs
wget https://raw.githubusercontent.com/huggingface/diffusers/main/README.md
準備完了です。
チャット欄に/learnコマンドを入力し、覚えさせます。
/learn docs/
うまく行ったようです。
質問する際は/askコマンドを使用します。
/ask "Please tell me how to install Diffusers using pip."
You can install ? Diffusers in your virtual environment from PyPi using pip (the official package):
pip install –upgrade diffusers[torch]
覚えさせたドキュメントでは以下の内容ですので、少し要約されて出ているようです。
%%aiマジックコマンド
Jupyter AIはチャットだけではありません。%%aiマジックコマンドも使えます。
- 拡張のロード
%load_ext jupyter_ai_magics
これだけです。
使えるモデルの一覧を取得
%ai list
環境変数にキーをセットした項目がSet?が✅になります。
マジックコマンドを使う際にmodel IDを一緒に指定します。
%%ai openai:text-ada-001
Write some JavaScript code that prints "hello world" to the console.
ほー
デフォルトではMarkdownでの出力となりますが、-fまたは–formatオプションで書式を指定できます。
%%ai openai:text-ada-001 -f code
Write some Java code that prints "hello world" to the console.
ほーほー
（あれ？Javaってこんな書き方でしたっけ？？）
他のセルの内容を参照する
前のセルのインプットを参照させられます。
%%ai openai:text-davinci-003
Here's a detailed explanation of the following code, simplified for elementary school students:
--
{In[5]}
おお！
インプットだけでなくアウトプットも使えます。
更にエラーも使えますので、こんなこともできます。
%%ai openai:text-davinci-003 --format code
The following Python code:
--
{In[14]}
--
produced the following Python error:
--
{Err[14]}
--
Please tell me the cause of the error.
うおおおおおおおおおおお！
すっごい！！
まだ新しいプロジェクトなので、少し動かないところはありますが、今後に期待ですね。
続編書きました
よかったら見てください。
