Промты для использования ChatGPT разработчиками

При создании промтов ChatGPT для разработки программного обеспечения и сопутствующих работ важно следовать некоторым лучшим практикам, чтобы обеспечить точность и релевантность результатов. К числу лучших практик относятся:

1. Быть конкретным: Предоставляйте четкие и конкретные промты, подробно описывающие задачу или проблему, которую вы пытаетесь решить. Это поможет ChatGPT понять, что именно вы ищете, и предоставить более точные результаты.

2. Предоставьте контекст: Предоставьте ChatGPT необходимую информацию, такую как используемый язык программирования, среда разработки и другие важные сведения.

3. Используйте примеры: Приводите примеры интересующих вас результатов, например, фрагменты кода или документацию. Это поможет ChatGPT понять, какой формат и стиль вам нужен.

4. Помните о возможностях модели: ChatGPT — мощный инструмент, но у него есть ограничения. Помните о его возможностях и ограничениях и соответствующим образом корректируйте свои промты.

5. Протестируйте выходные данные: Перед использованием результатов, полученных с помощью ChatGPT, важно протестировать их, чтобы убедиться в том, что они точны и соответствуют вашим требованиям. При необходимости внесите коррективы в подсказку и переобучите модель.

6. Используйте правильные обучающие данные: Убедитесь, что вы используете правильные обучающие данные, соответствующие поставленной задаче.

Промты для разработчиков

ChatGPT — это мощная языковая модель, которая может быть использована различными способами для помощи разработчикам и инженерам-программистам в их работе. В этом списке представлены различные варианты использования ChatGPT: от автоматической генерации документации по коду до кодирования и отладки с помощью искусственного интеллекта.

Эти примеры использования демонстрируют универсальность ChatGPT и его потенциал для оптимизации и автоматизации различных задач при разработке программного обеспечения.

Примеры использования: Автоматическая генерация документации по коду

Автоматическая генерация документации к коду с помощью GPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации документации к коду.* Это позволяет сэкономить время и ресурсы разработчиков, поскольку им не нужно вручную писать документацию, и они могут сосредоточиться на более сложных задачах.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для создания документации к функции Python:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:

Эта функция принимает два числа и возвращает их сумму.

return a + b

Разработчик вводит подсказку:

Приведите краткое описание функции add_numbers(a: int, b: int) -> int:

GPT сгенерирует краткое описание функции следующим образом:

Функция add_numbers принимает два целых числа, a и b, и возвращает их сумму. Функция определена с промтми типов для входных и выходных параметров.

В данном примере разработчик предоставил GPT код функции и подсказку, запрашивающую краткое описание функции. GPT использует эту информацию для создания четкого и краткого описания функции. Это резюме может быть использовано как часть документации по коду, а также может быть добавлено в виде комментария в код.

Это лишь простой пример использования GPT разработчиком для создания документации по коду, но GPT можно использовать и для создания более полной документации для больших кодовых баз и даже целых проектов.

Генерация документации по коду в формате Markdown

Генерация документации в формате Markdown с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации документации к коду в формате Markdown. Это может быть использовано для создания руководств пользователя, документации по API и других типов документации.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для создания документации в формате Markdown для функции Python:

Код:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:

Эта функция принимает два числа и возвращает их сумму.

return a + b

промт:

Сгенерируйте документацию в формате Markdown для функции add_numbers(a: int, b: int) -> int:

GPT сгенерирует документацию в формате Markdown для этой функции следующим образом:

# Функция `add_numbers`

Функция `add_numbers` принимает два числа и возвращает их сумму.

### Входы
— `a`: целое число
— `b`: целое число

### Выходные данные
— Сумма `a` и `b`.

### Пример
«python
>>> add_numbers(1,2)
3

В данном примере разработчик предоставил GPT код функции и запрос на документацию функции в формате Markdown. GPT использует эту информацию для создания четкой и краткой документации по функции, которая может быть использована как часть документации по коду, а также может быть добавлена в виде комментария в код или даже во внешний файл документации.

Это лишь простой пример использования GPT разработчиком для создания документации по коду в формате Markdown, но GPT можно использовать и для создания более полной документации для больших кодовых баз и даже целых проектов.

Суммирование кода

Под обобщением кода в ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации краткого описания кода. Это может помочь разработчикам и инженерам-программистам в понимании и навигации по большим кодовым базам, предоставляя краткий обзор структуры и функциональности кода.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для создания краткого описания сценария на языке Python:

import pandas as pd

def load_data(file_path: str) -> pd.DataFrame:
«»»
Эта функция загружает csv-файл и возвращает Pandas DataFrame.
«»»
return pd.read_csv(file_path)

def cleanan_data(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
«»»
Эта функция выполняет очистку данных и возвращает очищенный DataFrame.
«»»
data = data.dropna()
data = data.drop_duplicates()
возвращает данные

def analyze_data(data: pd.DataFrame):
«»»
Эта функция выполняет базовый анализ данных и выводит результаты.
«»»
print(data.describe())

if __name__ == «__main__»:
file_path = «data.csv»
data = load_data(file_path)
data = cleanan_data(data)
analyze_data(data)

Затем разработчик вводит подсказку:

Приведите краткое описание приведенного выше сценария.

GPT сгенерирует резюме сценария следующим образом:

Приведенный выше сценарий представляет собой простой конвейер анализа данных, который загружает csv-файл, производит очистку данных и выполняет базовый анализ данных. Для манипулирования данными используется библиотека Pandas, а для каждого шага конвейера применяются функции с понятными и описательными именами.

В данном примере разработчик предоставил GPT код сценария и запрос на краткое описание сценария. GPT использует эту информацию для создания краткого обзора функциональности и структуры сценария, что может быть полезно для понимания назначения сценария и принципов его работы, особенно при работе с большой кодовой базой.

Генерация кода

Генерация кода в ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации фрагментов кода или даже целых программ на основе набора промтов и вводных данных, предоставленных разработчиком. Это позволяет сэкономить время и ресурсы разработчиков, поскольку им не нужно вручную писать код, и они могут сосредоточиться на более сложных задачах.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для функции Python, выполняющей предварительную обработку данных:

Промт:

Пожалуйста, сгенерируйте Python-функцию, которая принимает Pandas DataFrame и выполняет следующие шаги по предварительной обработке данных: — Удаляет строки с пропущенными значениями — Удаляет дубликаты строк — Преобразовывает все значения столбцов в нижний регистр — Заменяет все вхождения строки «неизвестно» на None

GPT сгенерирует фрагмент кода для функции на языке Python следующего вида:

def preprocess_data(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
«»»
Эта функция выполняет предварительную обработку данных на Pandas DataFrame.
«»»
# Удаление строк с пропущенными значениями
data = data.dropna()
# Удаление дубликатов строк
data = data.drop_duplicates()
# Преобразовать все значения столбцов в нижний регистр
data = data.apply(lambda x: x.str.lower() if x.dtype == «object» else x)
# Заменить все вхождения строки «неизвестно» на None
data = data.replace(«unknown», None)
return data

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий конкретные шаги и требования к функции предварительной обработки данных, а GPT сгенерировал полноценную функцию на языке Python, выполняющую эти шаги. Это позволяет разработчику сэкономить время и силы, поскольку ему не нужно вручную писать код для этой функции, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода, но GPT можно использовать и для генерации более сложного кода для больших проектов или целых программ, в зависимости от сложности задачи и предоставляемых исходных данных.

Обратная связь по коду

Обратная связь по коду в ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для предоставления обратной связи по фрагментам кода или целым программам. Это может помочь разработчикам улучшить свой код, предоставляя предложения по его оптимизации, исправлению ошибок и использованию лучших практик.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для получения обратной связи по функции Python:

Код:

def square_numbers(numbers: List[int]) -> List[int]:
«»»
Эта функция возводит в квадрат список чисел.
«»»
return [number ** 2 for number in numbers]

Промт:

Пожалуйста, оставьте отзыв о функции square_numbers(numbers: List[int]) -> List[int]:

ChatGPT сгенерирует отзыв о функции, подобный следующему:

Функция square_numbers хорошо названа и понятна. Код понятен, а использование понимания списка делает его эффективным. Однако ей не хватает проверки ввода, было бы неплохо добавить проверки на то, что вводимые данные являются списком целых чисел и не пусты.

В данном примере разработчик предоставил GPT код функции и запрос на обратную связь. GPT использует эту информацию для создания отзывов о функции, включая предложения по улучшению и лучшие практики. Это может помочь разработчикам улучшить свой код и написать более надежный и поддерживаемый код.

Обратите внимание, что обратная связь по коду может быть использована в различных целях, например, для повышения качества кода, выявления ошибок, внесения предложений по оптимизации производительности, безопасности и удобству сопровождения.

Кодирование с помощью искусственного интеллекта

Кодирование с помощью искусственного интеллекта в ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для помощи разработчикам в написании кода. Для этого могут использоваться предложения по коду, автозаполнение фрагментов кода, генерация фрагментов кода и т.д. Использование GPT позволяет разработчикам сэкономить время и усилия при написании кода и повысить производительность труда.

Приведем простой пример использования GPT разработчиком при написании функции на языке Python:

Промт:

Создайте функцию Python, которая принимает список чисел и возвращает новый список, содержащий только четные числа.

GPT сгенерирует фрагмент кода для функции Python следующего вида:

def get_even_numbers(numbers: List[int]) -> List[int]:
«»»
Эта функция принимает список чисел и возвращает новый список, содержащий только четные числа.
«»»
return [number for number in numbers if number % 2 == 0]

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требование к функции, которая принимает список чисел и возвращает новый список, содержащий только четные числа, а GPT сгенерировал полную функцию Python, выполняющую эту задачу. Это позволяет сэкономить время и силы разработчика, поскольку ему не нужно вручную писать код для этой функции, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для помощи в написании кода, но GPT можно использовать и для более сложных задач, таких как генерация целых программ, предоставление предложений по оптимизации кода и т.д.

Автозавершение фрагментов кода

Под автодополнением фрагментов кода в ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматического завершения фрагментов кода на основе набора промтов и вводных данных, предоставленных разработчиком. Это позволяет сэкономить время и ресурсы разработчиков, поскольку им не нужно вручную писать весь код, и они могут сосредоточиться на более сложных задачах.

Вот простой пример использования GPT разработчиком для автозаполнения функции Python:

Промт:

Пожалуйста, заполните следующий фрагмент кода для функции Python, которая принимает строку и возвращает первую букву каждого слова в строке в верхнем регистре: Код: def first_letter_of_each_word(string: str): «»» Эта функция принимает строку и возвращает первую букву каждого слова в строке в верхнем регистре «»» return

Тогда GPT завершит фрагмент кода для функции Python следующим образом:

def first_letter_of_each_word(string: str):
«»»
Эта функция принимает строку и возвращает первую букву каждого слова в строке в верхнем регистре
«»»
words = string.split()
first_letters = [word[0].upper() for word in words]
return «».join(first_letters)

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к функции, которая принимает строку и возвращает первую букву каждого слова в строке в верхнем регистре, а также фрагмент кода, содержащий сигнатуру функции и docstring. GPT выполнил функцию, предоставив логику и реализацию функции.

Это лишь простой пример использования GPT разработчиком для автозаполнения фрагмента кода, но GPT может использоваться и для автозаполнения более сложных фрагментов кода и даже целых программ, в зависимости от сложности задачи и предоставляемых входных данных.

Генерация сценариев тестирования программного обеспечения

Создание сценариев тестирования с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации тестовых примеров, тестовых сценариев и тестовых исходных данных для программных приложений. Это может помочь разработчикам убедиться в том, что их программное обеспечение тщательно протестировано и не содержит ошибок, поскольку предоставляет широкий спектр тестовых сценариев, охватывающих различные входные данные, граничные случаи и другие условия тестирования.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации тестовых сценариев для функции Python:

Код:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
«»»
Эта функция принимает два числа и возвращает их сумму.
«»»
return a + b

Промт:

Сгенерируйте тестовые сценарии для функции add_numbers(a: int, b: int) -> int:

GPT сгенерирует тестовые сценарии для этой функции следующим образом:

— Тестовый сценарий 1: Проверить, что функция возвращает правильную сумму для положительных целых чисел
— Тестовый сценарий 2: Убедиться, что функция возвращает правильную сумму для отрицательных целых чисел
— Тестовый сценарий 3: Убедитесь, что функция возвращает правильную сумму для нулевых значений
— Тестовый сценарий 4: Убедитесь, что функция возвращает ошибку для нечисловых входов

В данном примере разработчик предоставил GPT код функции и запрос на тестовые сценарии для этой функции. GPT использует эту информацию для генерации тестовых сценариев, охватывающих различные входные данные, такие как положительные и отрицательные целые числа, нулевые значения и нечисловые входы. Это поможет разработчику убедиться в том, что функция тщательно протестирована и работает так, как ожидается, для широкого диапазона входных данных.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для создания сценариев тестирования программного обеспечения, но GPT можно использовать и для создания более сложных тестовых сценариев, тестовых случаев и тестовых входов в зависимости от сложности программного обеспечения и предоставляемых входных данных.

Генерация кода визуализации данных

Генерация кода визуализации данных с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для создания визуальных представлений данных. С его помощью можно создавать диаграммы, графики, диаграммы и другие виды визуализации, помогающие разработчикам и специалистам по исследованию данных лучше понимать свои данные и принимать решения, основанные на данных.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для создания гистограммы на языке Python:

Промт:

Пожалуйста, сгенерируйте код для создания гистограммы на языке Python, которая визуализирует следующие данные: data = {‘яблоки’: 10, ‘бананы’: 5, ‘апельсины’: 8}

GPT сгенерирует код для создания гистограммы следующего вида:

import matplotlib.pyplot as plt

data = {‘яблоки’: 10, ‘бананы’: 5, ‘апельсины’: 8}

plt.bar(data.keys(), data.values())
plt.xlabel(‘Фрукты’)
plt.ylabel(‘Количество’)
plt.title(‘Количество фруктов’)
plt.show()

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий необходимость создания гистограммы на языке Python, визуализирующей определенный набор данных, а GPT сгенерировал полный Python-код, создающий гистограмму на основе предоставленных данных. Это позволяет сэкономить время и силы разработчика, поскольку ему не нужно вручную писать код для создания диаграммы, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для создания кода для визуализации данных, но GPT может быть использован и для создания более сложных визуализаций, таких как линейные диаграммы, диаграммы рассеяния и тепловые карты, в зависимости от сложности данных и требований к визуализации.

Генерация кода для предварительной обработки данных

Генерация кода для предварительной обработки данных с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для очистки, преобразования и подготовки данных к анализу или моделированию. Сюда можно отнести такие задачи, как удаление пропущенных значений, преобразование типов данных, масштабирование признаков и т.д.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода предварительной обработки данных на языке Python:

Промт:

Сгенерируйте код для загрузки и предварительной обработки CSV-файла на языке Python, который включает следующие шаги: — Загрузка CSV-файла — Удаление строк с пропущенными значениями — Замена пропущенных значений средним значением — Преобразование типов данных — Разделение данных на обучающий и тестовый набор

GPT генерирует код для загрузки и предварительной обработки CSV-файла следующим образом:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Загрузка CSV-файла
data = pd.read_csv(‘data.csv’)

# Удаление строк с пропущенными значениями
data.dropna(inplace=True)

# Заменим пропущенные значения средним значением
mean = data.mean()
data.fillna(mean, inplace=True)

#Преобразование типов данных
data = data.astype(float)

#Разделение данных на обучающий и тестовый набор
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к коду, который загружает и препроцессирует CSV-файл на языке Python, и GPT сгенерировал полный Python-код, который загружает и препроцессирует CSV-файл, основываясь на шагах, указанных в запросе. Это позволяет сэкономить время и силы разработчика, поскольку ему не нужно вручную писать код для предварительной обработки данных, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для предварительной обработки данных, но GPT можно использовать и для генерации более сложных конвейеров предварительной обработки данных, в зависимости от сложности данных и требований анализа или моделирования.

Создание фрагментов кода для конкретных языков программирования

Создание фрагментов кода для конкретных языков программирования с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации фрагментов кода, характерных для определенного языка программирования. Это может быть использовано для быстрой генерации кода для обычных задач, таких как подключение к базе данных, создание цикла или определение функции, на конкретном языке программирования.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации фрагмента кода для подключения к базе данных MySQL на языке Python:

Промт:

Пожалуйста, сгенерируйте фрагмент кода для подключения к базе данных MySQL на языке Python.

GPT сгенерирует фрагмент кода для подключения к базе данных MySQL следующим образом:

import mysql.connector

def connect_to_db(user, password, host, database):
connection = mysql.connector.connect(user=user, password=password, host=host, database=database)
return connection

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос на фрагмент кода для подключения к базе данных MySQL на языке Python, и GPT сгенерировал полный Python-код, который подключается к базе данных MySQL и возвращает объект подключения. Это позволяет сэкономить время и силы разработчика, поскольку ему не нужно вручную писать код для подключения к базе данных, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации фрагментов кода для конкретных языков программирования, но GPT также может быть использован для генерации более сложных фрагментов кода для различных задач, в зависимости от требований.

Отладка и разрешение ошибок с помощью искусственного интеллекта

Отладка и разрешение ошибок с помощью искусственного интеллекта в ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для помощи в выявлении и разрешении ошибок в коде. Это может включать в себя такие задачи, как определение основной причины ошибки, предложение возможных решений и даже генерацию кода для ее устранения.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для отладки и устранения ошибки в Python:

Промт:

Я получаю ошибку «unexpected EOF while parsing» в своем коде на Python. Пожалуйста, помогите мне понять, что вызывает эту ошибку, и предложите возможное решение».

GPT выдаст ответ, в котором объяснит, что ошибка, скорее всего, вызвана отсутствием скобки или круглой скобки в коде, и предложит добавить в код операторы печати, чтобы помочь определить точное местоположение отсутствующей скобки или круглой скобки. Также будет сгенерирован фрагмент кода, который устранит проблему следующим образом:

# Добавить операторы печати, чтобы определить местоположение недостающей скобки или круглой скобки
print(«Начало кода»)
# Ваш код здесь
print(«Конец кода»)

В данном примере разработчик отправил GPT запрос, описывающий ошибку, с которой он столкнулся в своем Python-коде, а GPT в ответ объяснил вероятную причину ошибки и предложил решение, а также привел фрагмент кода, позволяющий устранить проблему. Это позволяет разработчику сэкономить время и силы, поскольку ему не нужно вручную отлаживать код, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для отладки и устранения ошибок в коде, но GPT может использоваться и для отладки более сложных ошибок и их устранения в различных языках программирования.

Следует отметить, что отладка и разрешение ошибок с помощью искусственного интеллекта — это еще относительно новая область, и возможности GPT в этой области ограничены. Хотя GPT может предоставлять предложения и фрагменты кода для помощи в отладке, он не всегда может дать окончательное решение для каждой ошибки. При работе с GPT для отладки и устранения ошибок разработчикам важно использовать свой собственный опыт и знания кодовой базы.

Генерация кода для анализа данных

Под генерацией кода для анализа данных с помощью ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для анализа и интерпретации данных. Сюда можно отнести такие задачи, как расчет сводной статистики, создание визуализаций и выполнение статистических тестов.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для анализа и интерпретации набора данных на языке Python:

Запрос:

Сгенерируйте код для анализа набора данных на языке Python, который включает следующие шаги: — Загрузка набора данных — Вычисление суммарной статистики — Создание гистограммы для визуализации распределения категориальной переменной — Выполнение t-теста для сравнения средних значений двух числовых переменных

GPT генерирует код для анализа и интерпретации набора данных на языке Python следующим образом:

Скопируйте код
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# Загрузить набор данных
data = pd.read_csv(‘data.csv’)

# Рассчитать сводную статистику
print(data.describe())

# Создайте гистограмму для визуализации распределения категориальной переменной
data.groupby(‘categorical_variable’).size().plot(kind=’bar’)
plt.show()

# Выполнение t-теста для сравнения средних значений двух числовых переменных
t_test = stats.ttest_ind(data[‘numerical_variable1’], data[‘numerical_variable2’])
print(t_test)

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к анализу набора данных на языке Python, и GPT сгенерировал полный Python-код, выполняющий шаги, указанные в запросе. Этот код загружает набор данных, рассчитывает сводную статистику, создает гистограмму для визуализации распределения категориальной переменной и выполняет t-тест для сравнения средних значений двух числовых переменных. Это позволяет сэкономить время и силы разработчика, поскольку ему не нужно вручную писать код для анализа данных, и он может сосредоточиться на более сложных задачах.

Это лишь простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для анализа данных, но GPT можно использовать и для генерации более сложных конвейеров анализа данных, в зависимости от сложности данных и требований к анализу.

Автоматическая генерация кода для моделей машинного обучения

Автоматическая генерация кода для моделей машинного обучения с помощью ChatGPT — это процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для обучения, оценки и развертывания моделей машинного обучения. Это может включать такие задачи, как предварительная обработка данных, выбор модели, настройка гиперпараметров и развертывание модели.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для модели машинного обучения на языке Python:

Промт:

Скопировать код Пожалуйста, сгенерируйте код для обучения и оценки простой модели линейной регрессии на наборе данных в Python. Набор данных называется data.csv и содержит два столбца, ‘x’ и ‘y’.

GPT сгенерирует код для обучения и оценки простой линейной регрессионной модели следующим образом:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Загрузка набора данных
data = pd.read_csv(‘data.csv’)

# Разделить данные на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[[‘x’]], data[‘y’], test_size=0.2)

# Создаем объект линейной регрессии
model = LinearRegression()

# Обучить модель, используя обучающие данные
model.fit(X_train, y_train)

# Выполнить прогнозирование на тестовых данных
y_pred = model.predict(X_test)

# Вычислить среднюю квадратичную ошибку прогнозов
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# Вывести среднюю квадратичную ошибку
print(mse)

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к обучению простой линейной регрессионной модели на наборе данных в Python, GPT сгенерировал полный Python-код, выполняющий шаги, указанные в запросе. Этот код загружает набор данных, разбивает данные на обучающий и тестовый наборы, обучает модель на обучающих данных, делает прогнозы на тестовых данных, вычисляет среднюю квадратичную ошибку прогнозов и выводит среднюю квадратичную ошибку.

Генерация кода для веб-скрепинга

Под генерацией кода для веб-скраппинга с помощью ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для извлечения данных с веб-сайтов. Это может включать такие задачи, как навигация по страницам сайта, разбор HTML и XML и сохранение данных в структурированном формате.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для веб-скреппинга на языке Python:

Запрос:

Пожалуйста, сгенерируйте код для извлечения названий и цен товаров с сайта «https://www.example.com» и сохранения их в CSV-файле «products.csv»

GPT генерирует код для веб-скреппинга следующим образом:

импортировать запросы
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# Отправляем запрос на сайт
response = requests.get(‘https://www.example.com’)

# Разбор HTML-содержимого
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)

# Найти все названия и цены товаров
products = soup.find_all(‘div’, class_=’product’)

# Открываем CSV-файл для хранения данных
with open(‘products.csv’, ‘w’) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow([‘Название товара’, ‘Цена’])

# Запись данных в CSV-файл
for product in products:
name = product.find(‘h3’).text
price = product.find(‘span’, class_=’price’).text
writer.writerow([name, price])

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования по извлечению названий и цен товаров с сайта и сохранению их в CSV-файле. GPT сгенерировал полный Python-код, выполняющий указанные в подсказке действия. Этот код посылает запрос на сайт, разбирает HTML-содержимое, находит все названия товаров и цены, открывает CSV-файл, записывает заголовок и записывает данные в CSV-файл.

Генерация кода для задач НЛП

Под генерацией кода для задач NLP с помощью ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для выполнения различных задач обработки естественного языка, таких как классификация текстов, перевод языка, резюмирование текста, анализ настроений и др.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для выполнения классификации текста на языке Python:

Запрос:

Пожалуйста, сгенерируйте код для классификации заданного фрагмента текста как положительного или отрицательного по настроению с помощью предварительно обученной BERT-модели на языке Python. Текст хранится в переменной под названием ‘text’

GPT сгенерирует код для классификации текста следующим образом:

import transformers
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# Загрузка токенизатора BERT
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)

# Кодирование текста
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])

# Загрузка модели BERT
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)

# Выполнить классификацию
outputs = model(input_ids)

# Извлечение результатов классификации
_, logits = outputs[:2]

# Преобразование логитов в вероятности
probs = torch.softmax(logits, dim=1)

# Вывести результаты
print(«Вероятность положительного настроения:», probs[0][1].item())
print(«Вероятность отрицательного настроения:», probs[0][0].item())

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к классификации заданного фрагмента текста как положительного или отрицательного по настроению с помощью предварительно обученной BERT-модели на языке Python.

GPT сгенерировал полный Python-код, выполняющий шаги, указанные в подсказке. Этот код загружает токенизатор BERT, кодирует текст, загружает BERT-модель, выполняет классификацию, извлекает результаты классификации, преобразует логиты в вероятности и выводит результаты.

Генерация кода для сценариев развертывания и автоматизации

Под генерацией кода для сценариев развертывания и автоматизации с помощью ChatGPT понимается процесс использования языковой модели GPT для автоматической генерации кода для автоматизации развертывания программных приложений в различных средах, таких как серверы, облачные среды или даже IoT-устройства. Это может включать такие задачи, как настройка серверов, создание и управление контейнерами, автоматизация масштабирования и балансировки нагрузки и т.д.

Вот простой пример того, как разработчик может использовать GPT для генерации кода для развертывания веб-приложения на языке Python в кластере Kubernetes:

Prompt:

Пожалуйста, сгенерируйте код для развертывания веб-приложения Python на кластере Kubernetes. Приложение должно быть развернуто в виде контейнера и доступно через службу LoadBalancer. Код приложения находится в каталоге ‘app’, а зависимости перечислены в файле ‘requirements.txt’.

GPT сгенерирует код для развертывания приложения следующим образом:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: web-app
template:
metadata:
labels:
app: web-app
spec:
containers:
— name: web-app
image: python:3.8
command: [‘sh’, ‘-c’, ‘pip install -r /app/requirements.txt && python /app/main.py’]
ports:
— containerPort: 5000
volumeMounts:
— name: app-code
mountPath: /app
volumes:
— name: app-code
configMap:
name: app-code
—
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: web-app
spec:
selector:
app: web-app
ports:
— name: http
port: 80
targetPort: 5000
type: LoadBalancer

В данном примере разработчик предоставил GPT запрос, описывающий требования к развертыванию веб-приложения Python на кластере Kubernetes в виде контейнера и обеспечению доступа к нему через сервис LoadBalancer. GPT сгенерировал полный файл развертывания Kubernetes в формате YAML, который выполняет шаги, указанные в подсказке.

Этот код определяет развертывание, в котором создаются 3 реплики контейнера, указывается образ контейнера, команда для запуска внутри контейнера, порты, открываемые контейнером, монтирование томов и тома. Также определяется служба типа LoadBalancer для размещения приложения.