El nuevo modelo Llama-3.1 de Meta AI es un cambio de juego en el mundo de los modelos de lenguaje grande de código abierto. Con impresionantes puntos de referencia que rivalizan con los modelos de código cerrado, este modelo de 405 mil millones de parámetros puede ser tu copiloto de codificación personal.

Al integrar Llama-3.1 con la poderosa herramienta Continued Dev, puedes desbloquear un nuevo nivel de productividad y eficiencia en la codificación. Continued Dev aprovecha los modelos avanzados para proporcionar sugerencias en tiempo real, detección de errores y consejos de optimización, todo impulsado por el modelo Llama-3.1.

Para comenzar, deberás configurar los requisitos previos, incluida la instalación de Visual Studio Code y la extensión Continued Dev. Luego, puedes optar por usar el modelo de 405 mil millones de parámetros a través de la API de Together AI o elegir los modelos de 8 mil millones o 70 mil millones de parámetros instalados localmente.

Una vez que hayas configurado la integración, puedes comenzar a chatear con el modelo Llama-3.1 dentro de Continued Dev, aprovechando sus impresionantes capacidades de codificación. Como demostración, hemos generado un juego de serpientes básico, mostrando la capacidad del modelo para crear código funcional de manera rápida y eficiente.

Con Llama-3.1 como tu copiloto de codificación personal, puedes elevar tus habilidades de codificación, mejorar la calidad del código y aumentar la productividad. Explora las capacidades completas de Continued Dev y Llama-3.1 revisando los recursos adicionales proporcionados en la descripción.

Para integrar el modelo Llama-3.1 con ContinueDev, sigue estos pasos:

1. Instala Visual Studio Code y la extensión ContinueDev.
2. Decide qué modelo Llama-3.1 quieres usar:
   • Modelo de 405 mil millones de parámetros: Integra con la API de Together AI.
   • Modelo de 70 mil millones o 8 mil millones de parámetros: Instala localmente usando la biblioteca Hugging Face Transformers.
3. Si usas el modelo de 405 mil millones de parámetros:
   • Crea una cuenta de Together AI y obtén la clave API.
   • En VS Code, instala la extensión Together AI e ingresa la clave API.
   • Selecciona el "Modelo Llama 3" y configura el título y la configuración del modelo.
4. Si usas los modelos locales:
   • Instala la biblioteca Hugging Face Transformers y descarga el modelo Llama-3.1 deseado.
   • En la extensión ContinueDev, selecciona el modelo Llama-3.1 instalado.
5. Comienza a usar el modelo Llama-3.1 dentro de ContinueDev para obtener asistencia de codificación en tiempo real, detección de errores y consejos de optimización.

Al integrar el poderoso modelo Llama-3.1 con ContinueDev, puedes mejorar tu productividad en la codificación y crear aplicaciones con facilidad, incluso sin la necesidad de GPUs.

Para utilizar el poderoso modelo Llama-3.1, tienes dos opciones:

1. Ejecutar Llama-3.1 localmente:

   • Instala el modelo Llama-3.1 localmente usando los comandos proporcionados para los modelos de 8 mil millones o 70 mil millones de parámetros.
   • Configura la integración de Llama-3.1 dentro de la extensión Codex en Visual Studio Code.
   • Comienza a chatear con el modelo Llama-3.1 instalado localmente a través de la extensión Codex.

2. Aprovechar el poder de Together AI:

   • Crea una cuenta con Together AI para acceder a su nivel gratuito y obtener una clave API.
   • Integra la clave API de Together AI dentro de la extensión Codex en Visual Studio Code.
   • Selecciona el modelo "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" para aprovechar el modelo Llama-3.1 de 405 mil millones de parámetros.
   • Prueba las capacidades del modelo Llama-3.1 generando un sencillo juego de serpientes en cuestión de segundos.

Independientemente del enfoque, ahora puedes utilizar el impresionante modelo Llama-3.1 como tu copiloto de codificación personal, beneficiándote de sus avanzadas capacidades de codificación y su integración fluida con Codex y Visual Studio Code.

Para probar la integración del modelo Llama-3.1 con la herramienta Continued Dev, crearemos un sencillo juego de serpientes utilizando el código generado por el modelo.

Primero, crearemos un nuevo archivo Python en Visual Studio Code. Luego, copiaremos y pegaremos el siguiente código en el archivo:

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

# Configurar la ventana del juego
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)

# Inicializar la serpiente y la comida
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Bucle del juego
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()

Guarda el archivo en tu escritorio y luego ejecuta el código. Deberías ver un sencillo juego de serpientes que aparece en la terminal de Visual Studio Code.

Esto demuestra la capacidad del modelo Llama-3.1 para generar código funcional, que luego se puede integrar con la herramienta Continued Dev para mejorar tu productividad y eficiencia en la codificación.

La integración del poderoso modelo Llama 3.1, específicamente la versión de 405 mil millones de parámetros, con la herramienta impulsada por IA Continued Dev es un cambio de juego para los desarrolladores. Este modelo de lenguaje grande de código abierto, que supera a muchos de sus homólogos de código cerrado, ahora se puede integrar sin problemas en tu flujo de trabajo de codificación, proporcionando sugerencias en tiempo real, detección de errores y consejos de optimización.

Al aprovechar la API de Together AI, puedes acceder a este impresionante modelo sin la necesidad de una configuración local intensiva en recursos. La guía paso a paso proporcionada en este video asegura un proceso de integración fluido, lo que te permite aprovechar todo el potencial de esta tecnología de vanguardia.

Seas un desarrollador experimentado o estés comenzando tu viaje en la codificación, esta integración puede mejorar significativamente tu productividad y la calidad de tu código. La capacidad de generar un juego de serpientes funcional en cuestión de segundos es un testimonio del poder de este asistente de codificación impulsado por IA.

Para explorar aún más las capacidades de Continued Dev, asegúrate de revisar los recursos de video adicionales mencionados en la transcripción. Profundiza en las funciones y descubre cómo puedes optimizar tu flujo de trabajo de codificación con esta poderosa herramienta.

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