最近在逛 Github 的时候发现了一款神器，叫做 Open Interpreter，主要是用来实现在本地和大语言模型进行交互的，通过大语言模型将自然语言转换为脚本代码，然后在本地执行从而实现目标。
简单来说比如你想在桌面上创建一个名为 joke.txt 文件，你不在需要手动创建，而是通过自然语言告诉 Open Interpreter，让它帮我们生成创建文件的脚本，然后在本地执行，从而生成一个 joke.txt 文件。
我们要做的就是告诉它我们的需求是什么，以及允许它在本地执行代码即可。
如下所示
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上面的 case 整个过程分三步：
- 我们通过自然语言描述一个需求：帮我在桌面上的 open-test 文件中创建一个名为 joke.txt 的文件
- Open Interpreter 会将我们的需求进行拆解，并且列出它的执行计划和要执行的命令。
计划：
1 检查桌面上的 open-test 文件夹是否存在，如果不存在则创建它。
2 在 open-test 文件夹中创建一个名为 joke.txt 的文件。
我将使用以下代码来完成这个任务。
mkdir -p ~/Desktop/open-test && touch ~/Desktop/open-test/joke.txt- 在经过我们的人工确认后进行执行，最终成功的创建出的文件。
这个项目刚刚起步，这个 case 也很简单，但是我们要知道这仿佛打开了另一扇大门，以后只要是通过代码能实现的功能，我们都可以通过自然语言来实现了，想想都很激动（可怕）。
官方的介绍这个工具都可以用来编辑视频以及发送邮件，只能说很有前景。
安装和配置
安装 conda
这个项目的安装也非常简单，正常我们只要在命令行中执行 pip install open-interpreter 即可，但是为了保证环境的稳定，我们这边准备用 conda 进行环境隔离，所以我们首先安装 conda，依次执行下面的命令
# 获取脚本
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
# 增加可执行权限
chmod +x Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
# 运行安装脚本
./Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
# 查询版本
conda -V如何能正常输出版本号，则表明安装成功，如果提示命令不存在，那我们就需要配置一下环境变量，在
vim .bash_profile
# 加入下面一行
PATH=$PATH:$HOME/bin:$NODE_PATH/bin:/root/anaconda3/bin
# 再次执行
conda -V
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创建隔离环境
安装完成 conda 过后，我们就创建指定 Python 版本的隔离环境了，通过如下命令
conda create -n python311 pythnotallow=3.11这行代码的含义是通过 conda create 创建一个名字叫 python311 的隔离环境，隔离环境的 python 版本指定为 3.11，创建完成过后我们可以通过下面的命令查询隔离环境的列表。
conda env list
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安装 open-interpreter
然后我们进入到隔离环境中，在隔离环境中安装 open interpreter，命令如下
conda activate python311
pip install open-interpreter等待一会即可安装成功，安装成功过后输入下面命令，即可开启本地大语言模型交互。
interpreter
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直接输入 interpreter 命令会要求我们输入自己的 OpenAI API key，此时默认使用的 GPT-4 模型，我们可以通过增加 --fast 参数来使用 GPT-3.5，
interpreter --fast这里我们每次执行都需要手动填入 OpenAI API key 比较麻烦，可以配置一下环境变量
export OPENAI_API_KEY=skxxxx这样我们后续执行就不用在手动填 OpenAI 的API key 了，如果想用微软的 Azure OpenAI 的话，也是支持的，只要配置下面的环境变量，然后在启动的时候增加 --use-azure 参数就可以了
export AZURE_API_KEY=
export AZURE_API_BASE=
export AZURE_API_VERSION=
export AZURE_DEPLOYMENT_NAME=interpreter --use-azure
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本地启动
上面的操作都需要我们有对应 OpenAI 的 API Key 或者 Azure 的 OpenAI 的 endpoint，其实 open interpreter 还支持本地运行，只要在启动的时候增加 --local 参数，然后就让我们选择对应的模型。不过对于本地运行需要我们的电脑配置支持才行，感兴趣的小伙伴可以参考官方文档实践一下，我这边的配置不允许~~
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总结
今天给大家介绍了一下 Open interpreter 的安装方法和简单玩法，这个项目还在高速的迭代中，相信不久的将来将会带来一场变革，不得不说 AI 的时代是真正的到来了，未来几年将会是 AI 产品的井喷时代，作为程序员我们要紧跟时代的步伐不掉队。
