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🎉 GPT4 und das AINSTEIN Technologie Projekt LYSIASAI 🎉

🚀 Einführung

Willkommen zum GPT4 und AINSTEIN Technologie Projekt LYSIASAI Repository! Dieses Projekt zielt darauf ab, die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie zu nutzen, um innovative und leistungsstarke Lösungen zu entwickeln. Wir nutzen GPT-4 und die AINSTEIN Technologie, um den Fortschritt in der künstlichen Intelligenz voranzutreiben.

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🌟 Projektübersicht

Das Projekt LYSIASAI ist eine bahnbrechende Initiative, die die Fähigkeiten von GPT-4 mit der AINSTEIN Technologie kombiniert. Unser Ziel ist es, hochentwickelte, intelligente Systeme zu schaffen, die in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können.

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🎯 Ziele des Projekts

• Innovative KI-Lösungen entwickeln
• GPT-4 und AINSTEIN Technologie kombinieren
• Effiziente und optimierte Code-Lösungen bereitstellen
• Benutzerfreundliche und zugängliche KI-Anwendungen erstellen

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🛠 Technologien und Werkzeuge

• GPT-4: Das neueste Sprachmodell von OpenAI
• AINSTEIN Technologie: Fortgeschrittene KI-Frameworks und Algorithmen
• Python: Für Backend-Entwicklung und Datenverarbeitung
• JavaScript (Node.js, Express): Für Webentwicklung und API-Integration
• HTML & CSS: Für die Gestaltung der Benutzeroberfläche
• GitHub Actions: Für CI/CD

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📂 Repository-Struktur

├── public/
│   ├── assets/
│   ├── index.html
│   ├── main.css
│   └── app.js
├── node_modules/
├── server.js
├── package.json
├── package-lock.json
├── README.md
└── .github/
    ├── workflows/
    │   └── ci.yml

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📜 Installationsanleitung

Voraussetzungen

• Node.js v14.x oder höher
• npm v6.x oder höher
• Python 3.8 oder höher

Installation

1. Repository klonen:

   git clone https://github.com/luckylennoxll/ainsteintechnology.git
   cd ainsteintechnology

2. Abhängigkeiten installieren:

   npm install

3. Server starten:

   node server.js

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🚀 Verwendung

Beispielaufruf der API

import requests
import json

def generate_image(prompt, api_key, endpoint):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "api-key": api_key
    }

    data = {
        "prompt": prompt,
        "n": 1,
        "size": "1024x1024"
    }

    response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))

    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

# Beispielaufruf
if __name__ == "__main__":
    prompt = "a beautiful landscape with mountains and a lake during sunset"
    api_key = "YOUR_API_KEY"
    endpoint = "https://iamai-dev.openai.azure.com/openai/deployments/dall-e-3/images/generations?api-version=2024-02-01"

    try:
        result = generate_image(prompt, api_key, endpoint)
        print(result)
    except Exception as e:
        print(e)

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📚 Dokumentation

Die vollständige Dokumentation finden Sie in unserem Wiki.

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💡 Beiträge

Beiträge sind immer willkommen! Bitte lesen Sie unsere CONTRIBUTING.md für Details zu unserem Verhaltenskodex und dem Prozess für Pull-Requests.

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⚖️ Lizenz

Dieses Projekt ist unter der CC-By-NC-Lizenz lizenziert – siehe die LICENSE.md Datei für Details.

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🏅 Danksagungen

Ein großes Dankeschön an alle Mitwirkenden und Unterstützer dieses Projekts!

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📞 Kontakt

Bei Fragen oder Anregungen kontaktieren Sie uns bitte unter [email protected].

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