En esta sección, exploraremos cómo configurar un co-piloto local para tus necesidades de codificación utilizando LM Studio y Olama. Cubriremos los pasos para instalar las extensiones necesarias, configurar los servidores locales y aprovechar el poder de los modelos Llama3 para mejorar tu experiencia de codificación.

Primero, nos enfocaremos en configurar LM Studio como un servidor API para servir al modelo de token de gradiente de instrucción Llama3 de 1 millón. Te guiaremos a través del proceso de cargar el modelo, crear un servidor local e integrarlo con la extensión Code GPT en Visual Studio Code.

A continuación, presentaremos Olama como una alternativa de código abierto a LM Studio. Demostraremos cómo descargar e instalar Olama, iniciar el servidor y conectar el modelo Llama3 de 70 mil millones a la extensión Code GPT. Esto te proporcionará una solución completamente de código abierto para tus necesidades de co-piloto local.

A lo largo de la sección, probaremos las capacidades de LM Studio y Olama proporcionando indicaciones y observando las respuestas de los modelos Llama3. También exploraremos las capacidades de refactorización del modelo más grande de 70 mil millones y compararemos el rendimiento con el modelo de 8 mil millones utilizado anteriormente.

Al final de esta sección, tendrás una sólida comprensión de cómo configurar un co-piloto local utilizando tanto LM Studio como Olama, lo que te permitirá aprovechar el poder de los modelos Llama3 para tus tareas y proyectos de codificación.

Para usar Llama3 como tu co-piloto en VS Code, puedes aprovechar LM Studio para servir los modelos Llama3 de forma local. Este enfoque te permite ejecutar los modelos en tu propia máquina, sin depender de una API externa como Grok.

Primero, instala la extensión Code GPT en VS Code. Luego, sigue estos pasos:

1. Descarga y ejecuta LM Studio en tu máquina.
2. Busca el modelo Llama3 que quieres usar, como la versión de token de gradiente de instrucción Llama3 de 1 millón.
3. Crea un servidor local en LM Studio para servir el modelo Llama3 seleccionado.
4. En VS Code, asegúrate de seleccionar LM Studio como el proveedor en la configuración de la extensión Code GPT.

Ahora, puedes probar la integración pidiendo al modelo Llama3 que escriba un programa de Python que descargue un archivo de S3 y lo almacene localmente. El modelo se comunicará con el servidor LM Studio para generar la respuesta.

Si bien la velocidad puede no ser tan rápida como usar la API de Grok, este enfoque te permite ejecutar los modelos de forma local, sin depender de un servicio externo. Además, puedes explorar otros modelos disponibles en LM Studio y usarlos como tu co-piloto de codificación dentro de VS Code.

Para usar Olama como tu co-piloto dentro de la extensión Code GPT, sigue estos pasos:

1. Descarga e instala Olama desde el sitio web oficial, olama.com.
2. Inicia el servidor Olama haciendo clic en la aplicación Olama.
3. En la extensión Code GPT, selecciona Olama como el proveedor.
4. Especifica el modelo que quieres usar, como el modelo Llama3 de 70 mil millones.
5. Para iniciar el servidor del modelo Llama3 de 70 mil millones, abre una terminal y ejecuta el comando olama run llama3-70b.
6. Una vez que se cargue el modelo, puedes comenzar a usar Olama como tu co-piloto dentro de la extensión Code GPT.

Olama es una solución completamente de código abierto, a diferencia de LM Studio, que tiene algunos componentes propietarios. Si bien LM Studio ofrece más flexibilidad en términos de los modelos que puedes usar, Olama proporciona una alternativa completamente de código abierto.

Al usar Olama, deberás iniciar manualmente el servidor del modelo, lo que puede ser un poco más complicado que la configuración de LM Studio. Sin embargo, este enfoque te permite tener un control total sobre el modelo que estás usando y asegura que tu solución de co-piloto sea completamente de código abierto.

La calidad de la salida de Olama dependerá del modelo que estés usando, y el modelo Llama3 de 70 mil millones debería proporcionar un mejor rendimiento en comparación con el modelo de 8 mil millones. Ten en cuenta que ejecutar un modelo grande de forma local puede resultar en velocidades de inferencia más lentas en comparación con el uso de una API basada en la nube como Grok.

En general, Olama es una excelente opción de código abierto para ejecutar tu co-piloto de forma local, y puede ser una herramienta valiosa en tu flujo de trabajo de desarrollo.

En este video, exploramos dos alternativas locales a la API de Grok para usar Llama3 como un co-piloto de codificación dentro de VS Code. Primero configuramos LM Studio como un servidor API para servir el modelo de token de gradiente de instrucción Llama3 de 1 millón. Luego demostramos cómo usar este modelo dentro de la extensión Code GPT en VS Code, mostrando su capacidad para generar código y proporcionar sugerencias de refactorización.

A continuación, analizamos el uso de Olama como una solución de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje locales. Recorrimos el proceso de iniciar el servidor Olama y conectar la extensión Code GPT al modelo Llama3 de 70 mil millones de parámetros. Si bien el rendimiento fue más lento en comparación con la API de Grok, la configuración local proporcionó más control y flexibilidad.

El video resaltó los intercambios entre los dos enfoques, con LM Studio ofreciendo una gama más amplia de opciones de modelos pero siendo una solución de código cerrado, mientras que Olama proporcionó una alternativa de código abierto con una selección de modelos más limitada. En última instancia, ambos enfoques demostraron la capacidad de aprovechar los poderosos modelos de lenguaje para la asistencia de codificación en un entorno local, reduciendo la dependencia de las API externas.