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Open-InterpreterをLinuxで使うための考察。(InfraGPT構築記録v4)
今回は、Open-IntepreterをLinuxにインストールしてどのように使えるかを紹介していきます。
今までのInfraGPT構築記録も興味がありましたら読んでいただければ幸いです。
使用環境は、AWSのUbuntsuにPython環境を構築し、open-interpreterをインストールして基盤機能についてどのように扱えるかを検証します。
検証項目は、基盤観点で考えています。
cpu、memory使用率の表示
cpuのHW情報の表示
プロセス情報の表示
ネットワークインターフェース情報の表示
サービス停止及び起動
OS停止
root権限になったところからスタートします。python3はデフォルトでインストールされております。pip3はインストールされていないのでインストールします。python3-pipをインストールするときに、yをEnterします。
python3 --version
apt update
apt install python3-pip
また、次の画面が表示されたら、TabキーでOKを選択し、Enterキーを押します。
![](https://assets.st-note.com/img/1695392480906-JTCMlGW8nM.png)
次に、Open-Intepreterをインストールします。
pip install open-intepreter
ここまでで、Open-Interpreterのインストールは完了となります。次に、下記コマンドを打ち、OpenAIのAPIキーを入力するところがありますので、sk---で始まるOpenAIのAPIキーを入力すると開始となります。
interpreter
![](https://assets.st-note.com/img/1695392922540-3QgigjZlvX.png?width=800)
cpu、memory使用率の表示
まずは、cpuの使用率について聞いてみます。必要な個所のみ画像で貼り付けています。
![](https://assets.st-note.com/img/1695393286098-gpoLJgiS65.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1695393335772-Po4WU5Pyuo.png)
次に、memoryの使用率について聞いてみます。
![](https://assets.st-note.com/img/1695393555172-z0cNoe8aqf.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1695393568127-PjX7QOlQ2J.png)
cpuのHW情報の表示
cpuのHW情報について伺ってみます。
![](https://assets.st-note.com/img/1695393972847-6HYxCGgyh4.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1695394003028-PS2psmMYuR.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1695394025858-PXwSUWTth8.png?width=800)
少し細かすぎますが、cpuの詳細な情報が出力されました。
プロセス情報の表示
どんなプロセスが必要か気になりますので、プロセス情報を確認します。
![](https://assets.st-note.com/img/1695394311290-ayzovzrhzx.png?width=800)
ネットワークインターフェース情報の表示
ネットワークインターフェース情報を得てみます。なお、今まではgpt-4を使用していましたが、利用料が高いので、gpt-3.5-turboに切り替えています。
![](https://assets.st-note.com/img/1695394543449-3rvCoPzRRr.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1695394568689-ppdPb1f0ik.png?width=800)
サービス停止及び起動
サービス停止及び起動ということで、nginxを停止及び起動してみます。
![](https://assets.st-note.com/img/1695394936000-LUmmEbPxqI.png)
では、次にnginxを起動します。
![](https://assets.st-note.com/img/1695395000071-2s8pJKjg5u.png)
OS停止
OSの停止を試してみます。
![](https://assets.st-note.com/img/1695395307022-vSCNuNY2WG.png)
全体の所感としては、Linuxにopen-interpreterを導入してLinux操作ができるか確認しました。自然言語をコマンドにして、正確に実行してくれて驚きました。基盤系の基本的な作業は実行できることがわかりました。複雑な作業をできるかどうか検証してみると面白いです。例えば、Nginxをインストールして、Nginxの詳細なパラメータ設定ができるかどうかなどです。
あとは、gpt-4を使用するとコストがかかるので、gpt-3.5-turboが落としどころなのかなと考えています。本日の検証だけで、1.2ドルほどかかりました。
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