Das neue Llama-3.1-Modell von Meta AI ist ein Gamechanger in der Welt der Open-Source-Sprachmodelle. Mit beeindruckenden Benchmarks, die mit geschlossenen Modellen konkurrieren können, kann dieses 405-Milliarden-Parameter-Modell Ihr persönlicher Coding-Copilot sein.

Durch die Integration von Llama-3.1 mit dem leistungsstarken Continued Dev-Tool können Sie ein neues Level an Coding-Produktivität und -Effizienz erreichen. Continued Dev nutzt fortschrittliche Modelle, um Echtzeit-Vorschläge, Fehlererkennung und Optimierungstipps zu liefern, alles angetrieben vom Llama-3.1-Modell.

Um loszulegen, müssen Sie die Voraussetzungen einrichten, einschließlich der Installation von Visual Studio Code und der Continued Dev-Erweiterung. Dann können Sie entweder das 405-Milliarden-Parameter-Modell über die Together AI-API verwenden oder die lokal installierten 8-Milliarden- oder 70-Milliarden-Parameter-Modelle wählen.

Sobald Sie die Integration eingerichtet haben, können Sie mit dem Llama-3.1-Modell innerhalb von Continued Dev chatten und seine beeindruckenden Coding-Fähigkeiten nutzen. Als Demonstration haben wir ein einfaches Snake-Spiel generiert, das die Fähigkeit des Modells zeigt, schnell und effizient funktionsfähigen Code zu erstellen.

Mit Llama-3.1 als Ihrem persönlichen Coding-Copiloten können Sie Ihre Coding-Fähigkeiten verbessern, die Codequalität steigern und die Produktivität steigern. Erkunden Sie die vollen Möglichkeiten von Continued Dev und Llama-3.1, indem Sie die zusätzlichen Ressourcen in der Beschreibung durchsehen.

Um das Llama-3.1-Modell in ContinueDev zu integrieren, folgen Sie diesen Schritten:

1. Installieren Sie Visual Studio Code und die ContinueDev-Erweiterung.
2. Entscheiden Sie, welches Llama-3.1-Modell Sie verwenden möchten:
   • 405-Milliarden-Parameter-Modell: Integrieren Sie es über die Together AI-API.
   • 70-Milliarden- oder 8-Milliarden-Parameter-Modell: Installieren Sie es lokal mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek.
3. Wenn Sie das 405-Milliarden-Parameter-Modell verwenden:
   • Erstellen Sie ein Together AI-Konto und erhalten Sie den API-Schlüssel.
   • Installieren Sie in VS Code die Together AI-Erweiterung und geben Sie den API-Schlüssel ein.
   • Wählen Sie das "Llama 3 Modell" und konfigurieren Sie den Titel und die Modelleinstellungen.
4. Wenn Sie die lokalen Modelle verwenden:
   • Installieren Sie die Hugging Face Transformers-Bibliothek und laden Sie das gewünschte Llama-3.1-Modell herunter.
   • Wählen Sie in der ContinueDev-Erweiterung das installierte Llama-3.1-Modell aus.
5. Beginnen Sie, das Llama-3.1-Modell innerhalb von ContinueDev für Echtzeit-Coding-Unterstützung, Fehlererkennung und Optimierungstipps zu nutzen.

Durch die Integration des leistungsstarken Llama-3.1-Modells mit ContinueDev können Sie Ihre Coding-Produktivität steigern und Anwendungen mit Leichtigkeit erstellen, auch ohne die Notwendigkeit von GPUs.

Um das leistungsstarke Llama-3.1-Modell zu nutzen, haben Sie zwei Möglichkeiten:

1. Führen Sie Llama-3.1 lokal aus:

   • Installieren Sie das Llama-3.1-Modell lokal mit den bereitgestellten Befehlen für die 8-Milliarden- oder 70-Milliarden-Parameter-Modelle.
   • Richten Sie die Llama-3.1-Integration innerhalb der Codex-Erweiterung in Visual Studio Code ein.
   • Beginnen Sie, mit dem lokal installierten Llama-3.1-Modell über die Codex-Erweiterung zu chatten.

2. Nutzen Sie die Kraft von Together AI:

   • Erstellen Sie ein Konto bei Together AI, um den kostenlosen Tarif zu nutzen und einen API-Schlüssel zu erhalten.
   • Integrieren Sie den Together AI-API-Schlüssel in der Codex-Erweiterung in Visual Studio Code.
   • Wählen Sie das "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo"-Modell, um das 405-Milliarden-Parameter-Llama-3.1-Modell zu nutzen.
   • Testen Sie die Fähigkeiten des Llama-3.1-Modells, indem Sie innerhalb von Sekunden ein einfaches Snake-Spiel generieren.

Unabhängig vom Ansatz können Sie jetzt das beeindruckende Llama-3.1-Modell als Ihren persönlichen Coding-Copiloten nutzen und von seinen fortgeschrittenen Coding-Fähigkeiten und der nahtlosen Integration in Codex und Visual Studio Code profitieren.

Um die Integration des Llama-3.1-Modells mit dem Continued Dev-Tool zu testen, werden wir ein einfaches Snake-Spiel mit dem vom Modell generierten Code erstellen.

Zuerst erstellen wir eine neue Python-Datei in Visual Studio Code. Dann kopieren und fügen wir den folgenden Code in die Datei ein:

import curses
from curses import KEY_RIGHT, KEY_LEFT, KEY_UP, KEY_DOWN
from random import randint

# Set up the game window
screen = curses.initscr()
curses.curs_set(0)
screen_height, screen_width = screen.getmaxyx()
window = curses.newwin(screen_height, screen_width, 0, 0)
window.keypad(1)
window.timeout(100)

# Initialize the snake and food
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Game loop
while True:
    next_key = window.getch()
    key = next_key if next_key != -1 else KEY_DOWN

    if key == KEY_DOWN:
        new_head = (snake[0][0] + 1, snake[0][1])
    if key == KEY_UP:
        new_head = (snake[0][0] - 1, snake[0][1])
    if key == KEY_LEFT:
        new_head = (snake[0][0], snake[0][1] - 1)
    if key == KEY_RIGHT:
        new_head = (snake[0][0], snake[0][1] + 1)

    snake.insert(0, new_head)

    if new_head == food:
        food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))
    else:
        snake.pop()

    window.clear()
    window.border(0)
    for segment in snake:
        window.addch(segment[0], segment[1], '#')
    window.addch(food[0], food[1], '@')
    window.refresh()

Speichern Sie die Datei auf Ihrem Desktop und führen Sie dann den Code aus. Sie sollten ein einfaches Snake-Spiel im Visual Studio Code-Terminal sehen.

Dies zeigt die Fähigkeit des Llama-3.1-Modells, funktionsfähigen Code zu generieren, der dann in das Continued Dev-Tool integriert werden kann, um Ihre Coding-Produktivität und -Effizienz zu steigern.

Die Integration des leistungsstarken Llama 3.1-Modells, insbesondere der 405-Milliarden-Parameter-Version, mit dem Continued Dev KI-gesteuerten Tool ist ein Gamechanger für Entwickler. Dieses Open-Source-Sprachmodell, das viele geschlossene Pendants übertrifft, kann nun nahtlos in Ihren Coding-Workflow integriert werden und bietet Echtzeit-Vorschläge, Fehlererkennung und Optimierungstipps.

Indem Sie die Together AI-API nutzen, können Sie auf dieses beeindruckende Modell zugreifen, ohne eine ressourcenintensive lokale Einrichtung vornehmen zu müssen. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung in diesem Video gewährleistet einen reibungslosen Integrationsprozess, damit Sie das volle Potenzial dieser Spitzentechnologie ausschöpfen können.

Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Neueinsteiger sind, kann diese Integration Ihre Produktivität und Codequalität erheblich steigern. Die Fähigkeit, innerhalb von Sekunden ein funktionierendes Snake-Spiel zu generieren, ist ein Beweis für die Leistungsfähigkeit dieses KI-gesteuerten Coding-Assistenten.

Um die Möglichkeiten von Continued Dev weiter zu erkunden, schauen Sie sich unbedingt die zusätzlichen Videoressourcen an, die im Transkript erwähnt werden. Vertiefen Sie sich in die Funktionen und entdecken Sie, wie Sie Ihren Coding-Workflow mit diesem leistungsstarken Tool optimieren können.

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