🔥 Développez votre GPT personnalisé OpenAI avec du codeC#
Table des matières
- Introduction
- Les GPT d'Open AI
- Création d'une API pour exécuter du code C
- Configuration du module C (.cs demo)
- Compilation du code C
- Création d'un point d'extrémité HTTP
- Implémentation de la mise en cache intelligente
- Création d'un point de terminaison API
- Connexion de notre propre GPT à l'API
- Conclusion
Introduction
Dans cette vidéo, nous allons découvrir les derniers développements d'Open AI concernant les GPT (Generative Pre-trained Transformers). Ces modèles ont été publiés récemment et permettent d'interagir avec une API. Nous verrons comment créer notre propre API pour exécuter du code en langage C. Cette fonctionnalité offre de nombreuses possibilités, notamment en connectant notre API à un GPT que nous allons créer en utilisant Open AI.
Les GPT d'Open AI
Les GPT d'Open AI sont des modèles de transformation générative pré-entraînés. Ils permettent d'interagir avec une API et d'exécuter différents types de code. Dans cette vidéo, nous allons nous concentrer sur la création d'une API qui exécute du code en langage C. Cette fonctionnalité offre de nombreuses possibilités pour créer des applications intelligentes et connectées.
Création d'une API pour exécuter du code C
Pour créer notre API, nous allons utiliser l'IDE I Magic Cloudlet. Cependant, veuillez noter que cela nécessite une licence d'entreprise. Nous allons commencer par créer un module appelé "cs.demo" qui servira de conteneur pour notre code C. Ensuite, nous allons créer un fichier C dans ce module pour y ajouter notre code.
Configuration du module C (.cs demo)
Pour configurer notre module C, nous allons utiliser l'IDE I Magic Cloudlet. Nous allons créer un fichier C en utilisant le modèle "slot.cs". Ce modèle nous permet de créer un code en langage C qui sera exécuté lors de l'appel de notre API.
Compilation du code C
Une fois que nous avons écrit notre code C, nous devons le compiler pour le rendre exécutable. Pour cela, nous allons utiliser l'IDE I Magic Cloudlet. Nous allons également utiliser le playground de Hyper Lambda pour compiler notre code C et vérifier qu'il ne contient aucune erreur de syntaxe.
Création d'un point d'extrémité HTTP
Maintenant que nous avons notre code C compilé, nous allons créer un point d'extrémité HTTP pour notre API. Cela permettra aux utilisateurs de se connecter à notre API via une requête HTTP et d'obtenir les résultats de l'exécution de notre code C.
Implémentation de la mise en cache intelligente
Pour améliorer les performances de notre API, nous allons mettre en place une mise en cache intelligente. Cela permettra d'éviter de compiler le code C à chaque appel de l'API. Nous allons vérifier si le fichier DLL résultant de la compilation existe déjà, et si c'est le cas, nous le chargerons directement plutôt que de le compiler à nouveau.
Création d'un point de terminaison API
Maintenant que nous avons notre point d'extrémité HTTP et notre mise en cache intelligente, nous pouvons créer notre point de terminaison API. Cela permettra de connecter notre propre GPT à l'API que nous avons créée. Nous utiliserons une URL qui correspond à la spécification de notre API créée dans Open API.
Connexion de notre propre GPT à l'API
Maintenant que nous avons notre propre GPT créé avec Open AI et notre API configurée, nous pouvons connecter les deux. Nous allons configurer notre GPT en utilisant l'URL de spécification de notre API. Cela permettra à notre GPT d'interagir avec notre API et d'obtenir les résultats de notre code C.
Conclusion
En conclusion, nous avons exploré les possibilités offertes par les GPT d'Open AI et nous avons créé notre propre API pour exécuter du code en langage C. Cette fonctionnalité ouvre de nombreuses possibilités pour créer des applications intelligentes et connectées. Nous avons également mis en place une mise en cache intelligente pour améliorer les performances de notre API. En connectant notre propre GPT à notre API, nous avons pu obtenir des résultats intelligents et pertinents pour notre application.
🎯 Création d'une API pour exécuter du code C
Dans cette vidéo, nous allons montrer comment créer une API pour exécuter du code en langage C à l'Aide de l'IDE I Magic Cloudlet. Grâce à cette API, nous pourrons connecter notre propre GPT et obtenir des résultats intelligents selon nos besoins.
Introduction
Les GPT d'Open AI sont des modèles de transformation générative pré-entraînés qui permettent d'interagir avec une API. Dans cette vidéo, nous allons nous concentrer sur la création d'une API qui exécute du code en langage C. Cette fonctionnalité offre de nombreuses possibilités pour créer des applications intelligentes et connectées.
Configuration initiale
Avant de commencer, nous devons installer et configurer l'IDE I Magic Cloudlet. Cette étape nécessite une licence d'entreprise, car elle implique des opérations de compilation coûteuses. Une fois l'IDE configuré, nous pouvons passer à la création de notre API.
Étape 1 : Configuration du module C
La première étape consiste à configurer un module pour notre code C. Dans l'IDE I Magic Cloudlet, nous allons créer un module appelé "cs.demo". Ce module va servir de conteneur pour notre code C, et nous permettra de l'organiser de manière structurée.
Étape 2 : Écriture du code C
Maintenant que notre module est configuré, nous pouvons commencer à écrire notre code en langage C. Dans un fichier .cs, nous allons écrire le code qui sera exécuté lorsque notre API sera appelée. Dans notre exemple, nous allons créer un code qui retournera les détails d'un employé en fonction d'une requête spécifique.
Étape 3 : Compilation du code C
Une fois que notre code est écrit, nous devons le compiler pour le rendre exécutable. Pour cela, nous allons utiliser l'IDE I Magic Cloudlet. La compilation peut prendre un certain temps, notamment si le code est complexe. Une fois la compilation terminée, nous obtiendrons un fichier binaire (.dll) qui contient notre code en langage C compilé.
Étape 4 : Création d'un point d'extrémité HTTP
Maintenant que notre code est compilé, nous pouvons créer un point d'extrémité HTTP pour notre API. Cela permettra aux utilisateurs d'envoyer des requêtes à notre API via le protocole HTTP et d'obtenir les résultats de l'exécution de notre code C. Nous utiliserons l'IDE I Magic Cloudlet pour créer ce point d'extrémité.
Étape 5 : Implémentation de la mise en cache intelligente
Pour améliorer les performances de notre API, nous allons mettre en place une mise en cache intelligente. Cela permettra d'éviter de compiler le code C à chaque appel de l'API, ce qui serait coûteux en termes de temps de traitement. Nous utiliserons des techniques de mise en cache pour stocker le fichier binaire (.dll) résultant de la compilation et le charger rapidement lors des appels ultérieurs à l'API.
Étape 6 : Connexion de notre propre GPT à l'API
Maintenant que notre API est prête, nous pouvons connecter notre propre GPT pour obtenir des résultats intelligents. Nous utiliserons l'URL de spécification de notre API pour configurer notre GPT. Grâce à cette connexion, nous pourrons bénéficier de toutes les fonctionnalités de notre GPT dans le contexte de notre API.
Conclusion
En conclusion, la création d'une API pour exécuter du code en langage C est une tâche complexe mais extrêmement utile. Grâce à cette API, nous pouvons connecter notre propre GPT et obtenir des résultats intelligents et pertinents selon nos besoins. La mise en place d'une mise en cache intelligente améliore les performances de notre API en évitant de compiler le code à chaque appel. Nous avons maintenant les outils nécessaires pour créer des applications intelligentes et connectées en utilisant Open AI et l'IDE I Magic Cloudlet.