PROMTS PARA USAR POR CHATGPT Desarrolladores

Al crear Promts ChatGPT para el desarrollo de software y el trabajo relacionado, es importante seguir algunas mejores prácticas para garantizar la precisión y relevancia de los resultados. Las mejores prácticas incluyen:

1. Sea específico: proporcione promts claros y específicos que detallen la tarea o el problema que está tratando de resolver. Esto ayudará a ChatGPT a comprender exactamente lo que está buscando y proporcionar resultados más precisos.

2. Proporcione contexto: proporcione a ChATGPT información relevante, como el lenguaje de programación utilizado, el entorno de desarrollo y otra información importante.

3. Use ejemplos: proporcione ejemplos de los resultados que le interesan, como fragmentos de código o documentación. Esto ayudará a ChatGPT a comprender el formato y el estilo que necesita.

4. Tenga en cuenta las capacidades del modelo: ChatGPT es una herramienta poderosa, pero tiene limitaciones. Tenga en cuenta sus capacidades y limitaciones y ajuste sus promts en consecuencia.

5. Pruebe los datos de salida: antes de usar la salida de CHATGPT, es importante probar la salida para asegurarse de que sea preciso y cumple con sus requisitos. Si es necesario, haga ajustes a la solicitud y vuelva a entrenar el modelo.

6. Use los datos de capacitación correctos: asegúrese de utilizar los datos de capacitación correctos que sean apropiados para la tarea en cuestión.

Indicaciones para los desarrolladores

ChatGPT es un poderoso modelo de idioma que se puede utilizar en una variedad de formas para ayudar a los desarrolladores e ingenieros de software en su trabajo. Esta lista de casos de uso para CHATGPT varía desde generar automáticamente la documentación del código hasta la codificación y depuración con inteligencia artificial.

Estos casos de uso demuestran la versatilidad de ChatGPT y su potencial para optimizar y automatizar diversas tareas en el desarrollo de software.

Casos de uso: generación automática de documentación de código

La generación de documentación de código automático con GPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente la documentación del código.* Esto ahorra tiempo y recursos de los desarrolladores porque no tienen que escribir documentación manualmente y pueden centrarse en tareas más complejas.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar documentación para una función de Python:

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

Esta función toma dos números y devuelve su suma.

Devolver A + B

El desarrollador presenta una pista:

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

GPT generará una breve descripción de la función de la siguiente manera:

La función add_numbers toma dos enteros, A y B, y devuelve su suma. La función se define con los tipos de PROMT para los parámetros de entrada y salida.

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT el código para la función y un mensaje solicitando una breve descripción de la función. GPT utiliza esta información para crear una descripción clara y concisa de la función. Este resumen se puede utilizar como parte de la documentación del código y también se puede agregar como un comentario en el código.

Este es solo un ejemplo simple de un desarrollador que usa GPT para generar documentación de código, pero GPT también se puede utilizar para generar documentación más completa para grandes bases e incluso proyectos completos.

Generación de la documentación del código en formato de Markdown

La generación de la documentación de Markdown con CHATGPT es el proceso de usar el modelo de idioma GPT para generar automáticamente la documentación del código de markdown. Esto se puede utilizar para generar guías de usuario, documentación de API y otros tipos de documentación.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para crear documentación de Markdown para una función de Python:

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

Esta función toma dos números y devuelve su suma.

Promt:

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

GPT generará documentación con formato de Markdown para esta función de la siguiente manera:

La función `add_numbers ‘toma dos números y devuelve su suma.

### entradas – `a`: entero -` b`: entero

### Salida – Suma de `A` y` B`.

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

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT el código de función y una solicitud de documentación de Markdown de la función. GPT utiliza esta información para crear documentación clara y concisa para la función, que puede usarse como parte de la documentación del código, y también se puede agregar como comentario al código o incluso a un archivo de documentación externo.

Este es solo un ejemplo simple de un desarrollador que usa GPT para crear la documentación de código en forma de Markdown, pero GPT también se puede utilizar para crear una documentación más completa para grandes bases de código e incluso proyectos completos.

Resumen de código

El resumen de código en ChatGPT se refiere al proceso de uso del modelo de idioma GPT para generar automáticamente una breve descripción del código. Esto puede ayudar a los desarrolladores e ingenieros de software a comprender y navegar en grandes bases de código al proporcionar una visión general concisa de la estructura y la funcionalidad del código.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para crear una breve descripción de un script de Python:

importar pandas como PD

def load_data(file_path: str) ->Pd. DataFrame: «» «» Esta función carga un archivo CSV y devuelve un Pandas DataFrame.»» «Return PD. Read_CSV (file_path)

def cleanan_data(data: pd.DataFrame) ->pd. DataFrame: «» «Esta función realiza la limpieza de datos y devuelve el DataFrame limpiado.» «» Data = data. dropna () data = data. drop_dupplicates () Devuelve datos

Def Analyze_Data (datos: PD. DataFrame): «» «Esta función realiza un análisis básico de los datos y genera los resultados.» «» Impresa (data. describe ())

if __name__ == «__main__»: file_path = «data. csv» data = load_data (file_path) data = clean_data (data) analze_data (datos)

El desarrollador luego presenta una pista:

Proporcione una breve descripción del escenario anterior.

GPT generará un resumen del escenario de la siguiente manera:

El script anterior es una tubería de análisis de datos simple que carga un archivo CSV, limpia los datos y realiza un análisis de datos básicos. La biblioteca PANDAS se usa para manipular los datos, y se utilizan funciones con nombres claros y descriptivos para cada paso de la tubería.

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT el código de script y una solicitud de una breve descripción del script. GPT utiliza esta información para crear un resumen de la funcionalidad y la estructura del script, que puede ser útil para comprender el propósito del script y cómo funciona, especialmente cuando se trabaja con una base de código grande.

Codigo de GENERACION

La generación de códigos en ChatGPT es el proceso de usar el modelo de idioma GPT para generar automáticamente fragmentos de código o incluso programas completos basados en un conjunto de PROMT y entrada proporcionadas por el desarrollador. Esto ahorra tiempo y recursos de los desarrolladores porque no tienen que escribir código manualmente y pueden centrarse en tareas más complejas.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para una función de Python que realiza un preprocesamiento de datos:

Promt:

Genere una función de Python que tome un marco de datos de Pandas y realice los siguientes pasos de preprocesamiento de datos: - Elimina filas con valores faltantes - Elimina filas duplicadas - Convierte todos los valores de columna en minúsculas - Reemplaza todas

GPT generará un fragmento de código para una función de Python de la siguiente forma:

def preprocess_data(data: pd.DataFrame) ->PD. DataFrame: «» «» Esta función realiza el preprocesamiento de datos en un Pandas DataFrame.»» » # Eliminar filas con valores faltantes data = data. dropna () # Eliminar las filas duplicadas data = data. drop_dupplicates () # Convertir todos los valores de columna a data de caso minúscula = data. apply (lambda x: x. str. lower () Si x. dtype == «objeto» else x) # reemplaza todas las ocurrencias de la cadena «desconocido» con ninguno data = data. replace («desconocido», ninguno) devuelve datos

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT una solicitud que describe los pasos y requisitos específicos para la función de preprocesamiento de datos, y GPT ha generado una función de Python completa que realiza esos pasos. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador porque no tiene que escribir manualmente el código para esta función y puede centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código, pero GPT también puede usarse para generar código más complejo para proyectos grandes o programas completos, dependiendo de la complejidad de la tarea y los datos de origen proporcionados.

Comentarios de código

Los comentarios de código en ChatGPT es el proceso de usar el modelo de idioma GPT para proporcionar comentarios sobre fragmentos de código o programas completos. Esto puede ayudar a los desarrolladores a mejorar su código al proporcionar sugerencias para optimizarlo, arreglar errores y usar las mejores prácticas.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para proporcionar comentarios sobre una función de Python:

Código:

def square_numbers(numbers: List[int]) ->Lista [int]: «» «Esta función cuadraba una lista de números» «» Return [Número ** 2 para el número en números]

Promt:

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

ChatGPT generará una respuesta de función como la siguiente:

La función Square_Numbers está bien nombrada y comprensible. El código es claro y el uso de la comprensión de la lista lo hace eficiente. Sin embargo, carece de validación de entrada, sería bueno agregar comprobaciones que la entrada es una lista de enteros y no vacía.

En este ejemplo, el DevelopErRRerr le ha proporcionado a GPT el código de función y una solicitud de comentarios. GPT utiliza esta información para crear comentarios sobre la función, incluidas sugerencias de mejora y mejores prácticas. Esto puede ayudar a los desarrolladores a mejorar su código y escribir un código más robusto y mantenible.

Tenga en cuenta que la retroalimentación del código se puede utilizar para una variedad de fines, como mejorar la calidad del código, identificar errores, hacer sugerencias para optimizar el rendimiento, la seguridad y la capacidad de mantenimiento.

Codificación con inteligencia artificial

La codificación con inteligencia artificial en ChatGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para ayudar a los desarrolladores a escribir código. Esto se puede hacer utilizando sugerencias de código, fragmentos de código autocompletos, generación de fondos de código, etc. El uso de GPT permite a los desarrolladores ahorrar tiempo y esfuerzo al escribir código y aumentar la productividad.

Aquí hay un ejemplo simple de un desarrollador que usa GPT mientras escribe una función en Python:

Promt:

Cree una función de Python que tome una lista de números y devuelva una nueva lista que contiene solo números pares.

GPT generará un fragmento de código para la función Python de la siguiente forma:

def get_even_numbers(numbers: List[int]) ->Lista [int]: «» «Esta función toma una lista de números y devuelve una nueva lista que contiene solo números incluso.» «» Returga [Número para el número en los números si el número % 2 == 0]

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT una consulta que describe el requisito de una función que toma una lista de números y devuelve una nueva lista que contiene solo números pares, y GPT ha generado una función completa de Python que realiza esta tarea. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador porque no tienen que escribir manualmente el código para esta función y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para ayudar a escribir código, pero GPT también puede usarse para tareas más complejas, como la generación de programas completos, proporcionando sugerencias de optimización de código, etc.

Autocompletación de fragmentos de código

El autocompleto de los fragmentos de código en ChatGPT se refiere al proceso de usar el modelo de idioma GPT para completar automáticamente los fragmentos de código en función de un conjunto de PROMT y entradas proporcionadas por el desarrollador. Esto ahorra tiempo y recursos de los desarrolladores porque no tienen que escribir manualmente todo el código y pueden centrarse en tareas más complejas.

Aquí hay un ejemplo simple de un desarrollador que usa GPT para autocompletar una función de Python:

Promt:

Complete el siguiente fragmento de código para una función Python que toma una cadena y devuelve la primera letra de cada palabra en la cadena en uppercase: código: def primer_letter_of_each_word (cadena: str): "" "Esta función toma una cadena y devuelve la primeraletra de cada palabra en la cadena en upcase "" "return

Entonces GPT completará el fragmento de código para la función Python de la siguiente manera:

def primer_letter_of_each_word (string: str): «» «Esta función toma una cadena y devuelve la primera letra de cada palabra en la cadena en las palabras» «» «» «» «»() para palabras en palabras] return «» «. Join (first_letters)

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describía los requisitos para una función que acepta una cadena y devuelve la primera letra de cada palabra en la cadena en mayúsculas, junto con un fragmento de código que contiene la firma de la función y el documento. GPT ejecutó la función, proporcionando la lógica y la implementación de la función.

Este es solo un ejemplo simple de un desarrollador que usa GPT para formar autocompletación de un fragmento de código, pero GPT también se puede utilizar para que se encuentren en autocompletación de fragmentos de código más complejos e incluso programas completos, dependiendo de la complejidad de la tarea y los datos de entrada proporcionados.

Generación de scripts de prueba de software

La generación de escenarios de prueba con ChatGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente casos de prueba, scripts de prueba y probar datos de origen para aplicaciones de software. Puede ayudar a los desarrolladores a garantizar que su software esté a fondo y sin errores al proporcionar una amplia gama de escenarios de prueba que cubren diferentes entradas, casos de límites y otras condiciones de prueba.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar escenarios de prueba para una función de Python:

Código:

def add_numbers(a: int, b: int) ->int: «» «» Esta función toma dos números y devuelve su suma.»» «Devuelve A + B

Promt:

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

GPT generará scripts de prueba para esta función de la siguiente manera:

– Escenario de prueba 1: Verifique que la función devuelva la suma correcta para enteros positivos – Escenario de prueba 2: Verifique que la función devuelva la suma correcta para enteros negativos – Escenario de prueba 3: Verifique que la función devuelva la suma correcta para los valores cero – PruebaEscenario 4: Verifique que la función devuelva un error para entradas no numéricas

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT el código para la función y una solicitud de escenarios de prueba para la función. GPT utiliza esta información para generar escenarios de prueba que cubren diferentes entradas, como enteros positivos y negativos, valores nulos y entradas no numéricas. Esto ayuda al desarrollador a garantizar que la función se pruebe a fondo y funcione como se esperaba para una amplia gama de entradas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para crear escenarios de prueba de software, pero GPT también se puede usar para crear escenarios de prueba más complejos, casos de prueba e entradas de prueba dependiendo de la complejidad del software y los datos de entrada proporcionados..

Generación del código de visualización de datos

La generación del código de visualización de datos con CHATGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente el código para crear representaciones visuales de datos. Se puede utilizar para crear gráficos, gráficos, diagramas y otras visualizaciones para ayudar a los desarrolladores y científicos de datos a comprender mejor sus datos y tomar decisiones basadas en datos.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para crear un histograma en Python:

Promt:

Genere el código para crear un histograma en Python que visualice los siguientes datos: Data =

GPT Genere código para crear un histograma de la siguiente forma:

Importar matplotlib. pyplot como PLT

plt. bar (data. keys (), data. values ()) plt. xlabel (‘fruta’) plt. ylabel (‘cantidad’) plt. title (‘cantidad de fruta’) plt. show ()

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describía la necesidad de crear un gráfico de barras de Python que visualice un conjunto específico de datos, y GPT generó el código de Python completo que crea el gráfico de barras en función de los datos proporcionados. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador, ya que no tienen que escribir código manualmente para crear el gráfico y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para la visualización de datos, pero GPT también se puede utilizar para generar visualizaciones más complejas, como gráficos de línea, gráficos de dispersión y mapas de calor, dependiendo de la complejidad de los datos. y requisitos de visualización.

Generación de código para preprocesamiento de datos

La generación de códigos para el preprocesamiento de datos con CHATGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente código para limpiar, transformar y preparar datos para el análisis o modelado. Esto puede incluir tareas como eliminar valores faltantes, transformar tipos de datos, características de escala, etc.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código de preprocesamiento de datos en Python:

Promt:

Genere el código para cargar y preprocesar un archivo CSV en Python que incluya los siguientes pasos: - Carga del archivo CSV - Eliminación de filas con valores faltantes - Reemplazo de valores faltantes con el valor promedio - Convirtiendo los tipos de datos - dividir los datos en el entrenamiento y el conjunto de pruebas

GPT genera código para cargar y preprocesar el archivo CSV de la siguiente manera:

Importar pandas como PD de sklearn. model_selection Import Train_test_split

# Cargar datos de archivo CSV = PD. Read_CSV (‘data. csv’)

# Eliminar líneas con valores faltantes data. dropa (inplace = true)

# Reemplazar los valores faltantes con el valor medio medio = data. mean () data. fillna (media, inplace = true)

#Convertir tipos de datos Data = data. astype (Float)

#Divide los datos en el entrenamiento y el set de prueba Train_data, test_data = Train_test_split (data, test_size = 0. 2)

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describe los requisitos para el código que carga y preprocesa un archivo CSV en Python, y GPT generó el código de Python completo que carga y preprocesa el archivo CSV en función de los pasos especificados en la solicitud. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador porque no tienen que escribir código manualmente para preprocesar los datos y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar el código de preprocesamiento de datos, pero GPT también puede usarse para generar tuberías de preprocesamiento de datos más complejas, dependiendo de la complejidad de los datos y los requisitos de análisis o modelado.

Creación de fragmentos de código para lenguajes de programación específicos

La creación de fragmentos de código para lenguajes de programación específicos con CHATGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente fragmentos de código específicos para un lenguaje de programación particular. Esto se puede usar para generar rápidamente el código para tareas comunes, como conectarse a una base de datos, crear un bucle o definir una función, en un lenguaje de programación específico.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar un fragmento de código para conectarse a una base de datos MySQL en Python:

Promt:

Genere un fragmento de código para conectarse a una base de datos MySQL en Python.

GPT generará un fragmento de código para conectarse a una base de datos MySQL de la siguiente manera:

defect_to_db (usuario, contraseña, host, base de datos): conexión = mysql. connector. connect (usuario = usuario, contraseña = contraseña, host = host, base de datos = base de datos) return Connection

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado a GPT una solicitud de un fragmento de código para conectarse a la base de datos MySQL en Python, y GPT ha generado el código de Python completo que se conecta a la base de datos MySQL y devuelve un objeto de conexión. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador porque no tienen que escribir manualmente el código para conectarse a la base de datos y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar fragmentos de código para lenguajes de programación específicos, pero GPT también se puede usar para generar fragmentos de código más complejos para diferentes tareas, dependiendo de los requisitos.

Depuración y resolución de errores utilizando inteligencia artificial

La depuración y la resolución de errores utilizando inteligencia artificial en ChatGPT es el proceso de usar el modelo de lenguaje GPT para ayudar a identificar y resolver errores en el código. Esto puede incluir tareas como identificar la causa raíz de un error, sugerir posibles soluciones e incluso generar código para solucionarlo.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para depurar y resolver un error en Python:

Promt:

Recibo el error "EOF inesperado mientras analiza" en mi código Python. Ayúdame a entender qué está causando este error y sugiera una posible solución ".

GPT generará una respuesta explicando que el error probablemente es causado por un paréntesis o paréntesis faltantes en el código, y sugerirá agregar declaraciones de impresión al código para ayudar a determinar la ubicación exacta del paréntesis o paréntesis faltantes. También generará un fragmento de código que solucione el problema de la siguiente manera:

# Agregar declaraciones de impresión para ayudar a determinar la ubicación del paréntesis faltante o la impresión de paréntesis («Inicio del código») # Su código está aquí Imprimir («Fin de código»)

En este ejemplo, el desarrollador envió a GPT una solicitud que describía un error que encontró en su código Python, y GPT respondió explicando la causa probable del error y ofreciendo una solución, además de proporcionar un fragmento de código para solucionar el problema. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador, ya que no tienen que depurar manualmente el código y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para depurar y solucionar errores en el código, pero GPT también se puede usar para depurar errores más complejos y solucionarlos en diferentes lenguajes de programación.

Cabe señalar que la depuración y la resolución de errores utilizando inteligencia artificial sigue siendo una área relativamente nueva, y las capacidades de GPT en esta área son limitadas. Si bien GPT puede proporcionar sugerencias y fragmentos de código para ayudar en la depuración, no siempre puede proporcionar una solución definitiva para cada error. Al trabajar con GPT para la depuración y la corrección de errores, es importante que los desarrolladores utilicen su propia experiencia y conocimiento de la base de código.

Generación de código para el análisis de datos

La generación de códigos para el análisis de datos con ChatGPT se refiere al proceso de uso del modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente código para analizar e interpretar datos. Esto puede incluir tareas como calcular estadísticas de resumen, crear visualizaciones y realizar pruebas estadísticas.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para analizar e interpretar un conjunto de datos de Python:

Consulta:

Genere el código para analizar un conjunto de datos en Python que incluya los siguientes pasos: - Carga de un conjunto de datos - Calculando estadísticas de resumen - Creación de un histograma para visualizar la distribución de una variable categórica - Realización de una prueba t para comparar los valores medios de dos variables numéricas

GPT genera código para analizar e interpretar el conjunto de datos en Python de la siguiente manera:

Copiar el código de importación Pandas como PD Importación matplotlib. pyplot como PLT de scipy importar estadísticas

# Cargar datos de datos = PD. Read_CSV (‘data. csv’)

# Calcular la impresión de estadísticas resumidas (data. describe ())

# Cree un histograma para visualizar la distribución de los datos variables categóricos.

# Realice una prueba t para comparar los valores medios de dos variables numéricas t_test = stats. ttest_ind (data [‘numerical_variable1’], data [‘numerical_variable2’]) print (t_test)

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describía los requisitos para analizar un conjunto de datos en Python, y GPT generó un código Python completo que realiza los pasos especificados en la solicitud. Este código carga el conjunto de datos, calcula las estadísticas de resumen, crea un histograma para visualizar la distribución de una variable categórica y realiza una prueba t para comparar los valores medios de dos variables numéricas. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al desarrollador porque no tienen que escribir código manualmente para analizar los datos y pueden centrarse en tareas más complejas.

Este es solo un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para el análisis de datos, pero GPT también puede usarse para generar tuberías de análisis de datos más complejas, dependiendo de la complejidad de los requisitos de datos y análisis.

Generación de código automático para modelos de aprendizaje automático

La generación de código automático para modelos de aprendizaje automático con ChatGPT es el proceso de usar el modelo de idioma GPT para generar automáticamente código para capacitación, evaluación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Esto puede incluir tareas como el preprocesamiento de datos, la selección del modelo, el ajuste de los hiperparameter y la implementación del modelo.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para un modelo de aprendizaje automático en Python:

Promt:

Copiar código, genere código para entrenar y estimar un modelo de regresión lineal simple en un conjunto de datos en Python. El conjunto de datos se llama data. csv y contiene dos columnas, 'x' y 'y'.

GPT generará código para entrenar y estimar un modelo de regresión lineal simple de la siguiente manera:

Importar pandas como PD de sklearn. linear_model Importar linealregression de sklearn. metrics import

# Cargar datos de datos = PD. Read_CSV (‘data. csv’)

# Divida los datos en el entrenamiento y las pruebas conjuntos x_train, x_test, y_train, y_test = trenes_test_split (datos[[‘x’]], datos [‘y’], test_size = 0. 2)

# Crear un modelo de objeto de regresión lineal = LineAleRegression ()

# Entrena el modelo usando el modelo de datos de entrenamiento. fit (x_train, y_train)

# Realizar predicción en los datos de prueba y_pred = model. Predict (x_test)

# Calcule el error cuadrado medio de las predicciones MSE = medias_squared_error (y_test, y_pred)

# Salir la impresión de error cuadrado medio (MSE)

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describía los requisitos para capacitar a un modelo de regresión lineal simple en un conjunto de datos en Python, GPT generó el código Python completo que realiza los pasos especificados en la solicitud. Este código carga el conjunto de datos, divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, entrena el modelo en los datos de entrenamiento, hace predicciones en los datos de la prueba, calcula el error cuadrado medio de las predicciones y genera el error cuadrático medio.

Generación de código para raspado web

La generación de código para el raspado web con ChatGPT se refiere al proceso de uso del modelo de idioma GPT para generar automáticamente código para extraer datos de los sitios web. Esto puede incluir tareas como navegar a través de páginas del sitio web, analizar HTML y XML, y guardar datos en un formato estructurado.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para el raspado web en Python:

Consulta:

Genere el código para extraer nombres y precios del producto del sitio web "https://www. example. com" y guárdelos en un archivo csv "products. csv"

GPT Genere el código para el raspado web de la siguiente manera:

Solicitudes de importación de BS4 Importar BeautifulSoup Import CSV

# Enviar solicitud a la respuesta del sitio = requests. get (‘https://www. example. com’)

# Parsing HTML Content Soup = BeautifulSoup (Respuesta. Content, ‘Html. Parser’)

# Encuentra todos los nombres de productos y precios Products = Soup. Find_All (‘Div’, Clas s _ = ‘Product’)

# Abrir archivo CSV para almacenar datos con Open (‘Products. csv’, ‘W’) como F: Writer = CSV. Writer (f) Writer. Writerow ([‘Nombre del producto’, ‘Precio’]))

# Escriba datos en el archivo CSV para el producto en productos: name = Product. Find (‘H3’). Text Price = Product. Find (‘Span’, Clase _ = ‘Price’). Text Writer. Writerow ([Nombre, precio])

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una consulta que describía los requisitos para recuperar nombres de productos y precios del sitio y almacenarlos en un archivo CSV. GPT generó el código Python completo que realiza las acciones especificadas en el mensaje. Este código envía una solicitud al sitio web, analiza el contenido HTML, encuentra todos los nombres y precios del producto, abre el archivo CSV, escribe el título y escribe los datos en el archivo CSV.

Generación de código para tareas de PNL

La generación de códigos para las tareas de PNL con ChatGPT se refiere al proceso de uso del modelo de lenguaje GPT para generar automáticamente código para realizar varias tareas de procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, traducción de idiomas, resumen de texto, análisis de sentimientos, etc.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para realizar la clasificación de texto en Python:

Consulta:

Genere el código para clasificar una pieza de texto dada como positiva o negativa en el estado de ánimo utilizando un modelo Bert previamente capacitado en Python. El texto se almacena en una variable llamada 'texto'

GPT generará código para clasificar el texto de la siguiente manera:

importadores de importación de transformadores import berttokenizer, bertforsequenceClassification Torch de importación

# Cargando el tokenizer de tokenizador Bert = berttokenizer. from_preetrained (‘bert-base-tubased’)

# Codificación de texto input_ids = tOrch. tensor ([tokenizer. enDode (text, add_special_tokens = true)])

# Modelo de carga BERT Modelo = bertforsequenceClassification. From_PreTrained (‘bert-base-tubased’)

# Realizar salidas de clasificación = modelo (input_ids)

# Extraer resultados de clasificación _, logits = salidas [: 2]

# Convertir logits a probabilidades probs = Torch. Softmax (logits, dim = 1)

# ENCONTRAR LOS RESULTADOS IMPRIMIR («Probabilidad de un estado de ánimo positivo:», Probs [0] [1] [1] . Item ()) Impresión («Probabilidad de un estado de ánimo negativo:», Probs [0] [0] . Item.()))

En este ejemplo, el desarrollador ha proporcionado al GPT una consulta que describe los requisitos para clasificar una pieza de texto dada como positiva o negativa en el estado de ánimo utilizando un modelo Bert previamente capacitado en Python.

GPT generó un código Python completo que realiza los pasos especificados en la información sobre herramientas. Este código carga el Tokenizer Bert, codifica el texto, carga el modelo BERT, realiza clasificación, extrae los resultados de clasificación, convierte logits en probabilidades y genera los resultados.

Generación de código para escenarios de implementación y automatización

Generación de código para escenarios de implementación y automatización con CHATGPT se refiere al proceso de usar el modelo de idioma GPT para generar automáticamente código para automatizar la implementación de aplicaciones de software en varios entornos, como servidores, entornos en la nube o incluso dispositivos IoT. Esto puede incluir tareas como configurar servidores, crear y administrar contenedores, automatizar el escala y el equilibrio de carga, etc.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo un desarrollador puede usar GPT para generar código para implementar una aplicación web de Python en un clúster de Kubernetes:

Inmediato:

Genere el código para implementar una aplicación web de Python en un clúster Kubernetes. La aplicación debe implementarse como un contenedor y acceder a través del servicio LoadBalancer. El código de aplicación se encuentra en el directorio 'APP' y las dependencias se enumeran en el archivo 'requisitos. txt'.

GPT generará código para implementar la aplicación de la siguiente manera:

APiversión: APPS/V1 Tipo: Metadatos de implementación: Nombre: Web-App Spec: Replicas: 3 Selector: MatchLabels: APP: Web-App Template: Metadatos: Etiquetas: APP: Specia web: Contenedores:–Nombre: Web-Imagen de la aplicación: Python: 3. 8 comando: [‘sh’, ‘-c’, ‘pip instal l-r /app/requirements. txt & amp; & amp; Python /app/Main. py ‘] Puertos: – ContainerPort: 5000 VolumemEnts: – Nombre: Ap p-Code MountPath: /App Volumes: – Nombre: Ap p-Code MountPath: /App Volumes: – Nombre: Configuración de código APP: Nombre: nombre: App-Code-APiversión: V1 TIPO: METADATA DEL SERVICIO: NOMBRE: APP WEB-APP: SELECTOR: APP: Puertos de la aplicación web:-Nombre: HTTP Puerto: 80 TargetPort: 5000 Tipo: LoadBalancer

En este ejemplo, el desarrollador proporcionó a GPT una solicitud que describía los requisitos para implementar una aplicación web de Python en un clúster Kubernetes como contenedor y proporcionar acceso a él a través del servicio LoadBalancer. GPT generó un archivo de implementación de Kubernetes completo en formato YAML que realiza los pasos especificados en el mensaje.

Este código define una implementación que crea 3 réplicas del contenedor, especifica la imagen del contenedor, el comando para ejecutar dentro del contenedor, los puertos abridos por el contenedor, el volumen y las montajes de volumen. También se define un servicio como LoadBalancer para alojar la aplicación.