Optimisez votre travail avec le mode GPD parallèle
Table des matières
- Introduction
- Configuration de Roy
- Création d'une table à partir du modèle GPD parallèle
- Ajout de lignes à la table
- Utilisation du code pré-construit
- Tweaking du code pour des cas d'utilisation spécifiques
- Déploiement des fonctions Cloud
- Test et validation des modifications
- Importation de données en vrac
- Contrôle d'accès et collaboration
- Journalisation et suivi des opérations
- Stockage sécurisé des données
📝 Article
Introduction
Dans cette vidéo, nous allons voir comment configurer le mode GPD parallèle pour exécuter plusieurs requêtes et tâches GPD en parallèle, sans avoir à les effectuer une par une. Cela nous permettra de gagner du temps et d'optimiser notre travail. Nous commencerons par configurer Roy, puis nous créerons une table à partir du modèle GPD parallèle. Ensuite, nous découvrirons comment ajouter des lignes à la table, utiliser le code pré-construit et le personnaliser selon nos besoins. Enfin, nous verrons comment importer des données en vrac, contrôler l'accès à la table, suivre les opérations grâce à la journalisation et stocker nos données de manière sécurisée.
Configuration de Roy
Avant de commencer à utiliser le mode GPD parallèle, nous devons d'abord configurer Roy. Pour cela, nous devons nous rendre sur le site roy.io et nous connecter à notre compte. Une fois connecté, nous pouvons créer une table à partir de zéro ou à partir d'un modèle. Les instructions détaillées pour configurer votre projet GPD sont disponibles dans la description de la vidéo.
Création d'une table à partir du modèle GPD parallèle
Pour faciliter la mise en place du mode GPD parallèle, nous allons utiliser un modèle pré-construit. Ce modèle nous guide pas à pas dans la création de notre table et des fonctions Cloud nécessaires à son utilisation. Pour commencer, nous devons cliquer sur "Créer une table" et lui donner un nom. Nous pouvons également utiliser le nom par défaut. Une fois cela fait, nous devons fournir notre clé Open AI API. Cette clé est stockée de manière sécurisée dans notre projet Google Cloud. Nous pouvons ajouter cette clé en cliquant sur "Ajouter une clé secrète" et en copiant-collant la clé de notre compte Open AI.
Ajout de lignes à la table
Maintenant que notre table est créée, nous pouvons commencer à ajouter des lignes. Notre table est composée de trois colonnes : la première pour le texte de nos Prompts, la deuxième pour les dérivés générés par le modèle GPD et la troisième pour la date de création. Pour ajouter une ligne, il suffit de cliquer sur "Ajouter une ligne" et de remplir le texte du prompt. Immédiatement, le dérivé correspondant est généré automatiquement dans la colonne correspondante. Si nous examinons la configuration de cette colonne, nous pouvons voir comment le code fonctionne.
Utilisation du code pré-construit
Le code pré-construit que nous utilisons dans la colonne dérivée est un bloc de code JavaScript/TypeScript qui utilise l'API Open AI pour générer des dérivés en fonction du prompt. Vous pouvez utiliser ce code tel quel si vous utilisez un modèle GPD générique. Cependant, vous pouvez également le personnaliser en fonction de vos besoins spécifiques. Par exemple, si vous souhaitez effectuer une analyse de sentiment sur des commentaires de films et déterminer s'ils sont positifs, négatifs ou neutres, vous pouvez ajouter un système de prompt spécifique à cette tâche.
Tweaking du code pour des cas d'utilisation spécifiques
Le code pré-construit peut être personnalisé pour s'adapter à vos cas d'utilisation spécifiques. Vous pouvez ajouter des systèmes prompts, utiliser des packages npm et accéder aux journaux de suivi en utilisant les fonctions de logging.log, logging.error ou logging.info. Vous pouvez également accéder à d'autres champs de la table en utilisant la fonction row. Ainsi, vous avez un contrôle total sur le comportement du modèle GPD.
Déploiement des fonctions Cloud
Une fois que nous avons effectué nos modifications, nous devons les déployer sur notre projet Google Cloud. Cela peut prendre quelques instants. Pendant ce temps, nous pouvons tester nos modifications en ajoutant une ligne avec un nouveau prompt. Si tout fonctionne comme prévu, le dérivé correspondant sera généré automatiquement.
Test et validation des modifications
Une fois que le déploiement est terminé, nous pouvons tester nos modifications en ajoutant plusieurs lignes avec différents prompts. Les dérivés correspondants devraient être générés en parallèle, nous permettant ainsi de gagner du temps. Nous pouvons également importer des données en vrac à partir d'un fichier CSV, ce qui est utile lorsque nous avons un grand nombre de prompts à traiter.
Importation de données en vrac
Pour importer des données en vrac, il suffit de glisser-déposer un fichier CSV dans notre table. Nous devons ensuite mapper les colonnes du fichier CSV aux colonnes de notre table. Une fois cela fait, les données seront importées en quelques secondes et les dérivés correspondants commenceront à s'afficher en parallèle.
Contrôle d'accès et collaboration
Il est important de pouvoir contrôler l'accès à notre table et de collaborer efficacement. Avec Roy, nous pouvons inviter des membres de notre équipe et leur accorder des autorisations spécifiques en fonction de leurs besoins. Ainsi, nous pouvons décider qui peut voir la table, qui peut ajouter des lignes et qui peut effectuer des opérations plus avancées. Cette flexibilité nous permet de travailler de manière collaborative et sécurisée.
Journalisation et suivi des opérations
Roy offre également un système de journalisation qui nous permet de suivre toutes les opérations effectuées sur notre table. Nous pouvons consulter les journaux Cloud pour vérifier l'état des déploiements, les erreurs éventuelles et les commentaires de nos dérivés. Cette fonctionnalité nous Aide à suivre l'évolution de notre projet et à résoudre rapidement les problèmes éventuels.
Stockage sécurisé des données
Toutes les données que nous ajoutons à notre table, y compris nos prompts et les dérivés générés, sont stockées de manière sécurisée dans notre projet Firebase. Cela garantit la confidentialité et la sécurité de nos données, car elles ne sont pas sauvegardées sur une application tierce. Nous pouvons donc utiliser Roy en toute confiance.
En conclusion, le mode GPD parallèle est un outil puissant pour exécuter des requêtes et des tâches GPD en parallèle. Avec Roy, nous pouvons facilement configurer cette fonctionnalité, personnaliser le code selon nos besoins spécifiques, importer des données en vrac et collaborer efficacement avec notre équipe. Le stockage sécurisé des données et la journalisation des opérations garantissent la confidentialité et la traçabilité de nos activités. Essayez Roy dès aujourd'hui et optimisez votre travail avec le mode GPD parallèle.
🔍 Points forts
- Configuration facile de Roy pour le mode GPD parallèle
- Utilisation d'un modèle pré-construit pour créer une table
- Personnalisation du code pour des cas d'utilisation spécifiques
- Déploiement des fonctions Cloud pour exécuter des requêtes en parallèle
- Importation de données en vrac pour un traitement plus efficace
- Contrôle d'accès et collaboration avec l'équipe
- Journalisation et suivi des opérations pour un suivi précis
- Stockage sécurisé des données dans notre projet Firebase
❓ FAQ
Q: Qu'est-ce que le mode GPD parallèle ?
R: Le mode GPD parallèle permet d'exécuter plusieurs requêtes et tâches GPD simultanément, ce qui permet d'optimiser le temps de traitement.
Q: Quelles sont les fonctionnalités de personnalisation du code ?
R: Le code pré-construit peut être modifié selon vos besoins spécifiques, vous permettant ainsi de l'adapter à différents cas d'utilisation, comme l'analyse de sentiment ou l'analyse de commentaires de films.
Q: Comment puis-je importer des données en vrac dans ma table ?
R: Il suffit de glisser-déposer un fichier CSV contenant les données dans votre table. Les données seront automatiquement importées et les dérivés correspondants seront générés en parallèle.
Q: Les données sont-elles stockées de manière sécurisée ?
R: Oui, toutes les données sont stockées de manière sécurisée dans votre propre projet Firebase, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité de vos informations.
Ressources: