Le nouveau modèle Llama-3.1 d'Meta AI est un jeu de changement dans le monde des modèles de langage open-source à grande échelle. Avec des références impressionnantes qui rivalisent avec les modèles fermés, ce modèle de 405 milliards de paramètres peut être votre copilote de codage personnel.

En intégrant Llama-3.1 à l'outil puissant Continued Dev, vous pouvez débloquer un nouveau niveau de productivité et d'efficacité dans le codage. Continued Dev tire parti de modèles avancés pour fournir des suggestions en temps réel, la détection d'erreurs et des conseils d'optimisation, le tout alimenté par le modèle Llama-3.1.

Pour commencer, vous devrez configurer les prérequis, notamment en installant Visual Studio Code et l'extension Continued Dev. Ensuite, vous pourrez choisir d'utiliser le modèle de 405 milliards de paramètres via l'API Together AI ou opter pour les modèles de 8 milliards ou 70 milliards de paramètres installés localement.

Une fois l'intégration configurée, vous pourrez commencer à discuter avec le modèle Llama-3.1 dans Continued Dev, en tirant parti de ses impressionnantes capacités de codage. À titre de démonstration, nous avons généré un jeu de serpent de base, montrant la capacité du modèle à créer rapidement et efficacement du code fonctionnel.

Avec Llama-3.1 comme copilote de codage personnel, vous pouvez améliorer vos compétences de codage, améliorer la qualité du code et booster votre productivité. Explorez les capacités complètes de Continued Dev et Llama-3.1 en consultant les ressources supplémentaires fournies dans la description.

Pour intégrer le modèle Llama-3.1 à ContinueDev, suivez ces étapes :

1. Installez Visual Studio Code et l'extension ContinueDev.
2. Décidez du modèle Llama-3.1 que vous voulez utiliser :
   • Modèle de 405 milliards de paramètres : Intégrez-le à l'API Together AI.
   • Modèle de 70 milliards ou 8 milliards de paramètres : Installez-le localement à l'aide de la bibliothèque Hugging Face Transformers.
3. Si vous utilisez le modèle de 405 milliards de paramètres :
   • Créez un compte Together AI et obtenez la clé API.
   • Dans VS Code, installez l'extension Together AI et saisissez la clé API.
   • Sélectionnez le "Modèle Llama 3" et configurez le titre et les paramètres du modèle.
4. Si vous utilisez les modèles locaux :
   • Installez la bibliothèque Hugging Face Transformers et téléchargez le modèle Llama-3.1 souhaité.
   • Dans l'extension ContinueDev, sélectionnez le modèle Llama-3.1 installé.
5. Commencez à utiliser le modèle Llama-3.1 dans ContinueDev pour obtenir de l'aide au codage en temps réel, la détection d'erreurs et des conseils d'optimisation.

En intégrant le puissant modèle Llama-3.1 à ContinueDev, vous pouvez améliorer votre productivité de codage et créer des applications avec facilité, même sans avoir besoin de GPU.

Pour utiliser le puissant modèle Llama-3.1, vous avez deux options :

1. Exécuter Llama-3.1 localement :

   • Installez le modèle Llama-3.1 localement à l'aide des commandes fournies pour les modèles de 8 milliards ou 70 milliards de paramètres.
   • Configurez l'intégration Llama-3.1 dans l'extension Codex de Visual Studio Code.
   • Commencez à discuter avec le modèle Llama-3.1 installé localement via l'extension Codex.

2. Tirez parti de la puissance de Together AI :

   • Créez un compte avec Together AI pour accéder à leur niveau gratuit et obtenir une clé API.
   • Intégrez la clé API Together AI dans l'extension Codex de Visual Studio Code.
   • Sélectionnez le modèle "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" pour tirer parti du modèle Llama-3.1 de 405 milliards de paramètres.
   • Testez les capacités du modèle Llama-3.1 en générant un simple jeu de serpent en quelques secondes.

Quelle que soit l'approche, vous pouvez maintenant utiliser l'impressionnant modèle Llama-3.1 comme votre copilote de codage personnel, en bénéficiant de ses capacités de codage avancées et de son intégration transparente avec Codex et Visual Studio Code.

Pour tester l'intégration du modèle Llama-3.1 avec l'outil Continued Dev, nous allons créer un simple jeu de serpent à l'aide du code généré par le modèle.

Tout d'abord, nous allons créer un nouveau fichier Python dans Visual Studio Code. Ensuite, nous copierons et collerons le code suivant dans le fichier :

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

# Configurer la fenêtre de jeu
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)

# Initialiser le serpent et la nourriture
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Boucle de jeu
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()

Enregistrez le fichier sur votre bureau, puis exécutez le code. Vous devriez voir apparaître un simple jeu de serpent dans le terminal de Visual Studio Code.

Cela démontre la capacité du modèle Llama-3.1 à générer du code fonctionnel, qui peut ensuite être intégré à l'outil Continued Dev pour améliorer votre productivité et votre efficacité de codage.

L'intégration du puissant modèle Llama 3.1, en particulier la version de 405 milliards de paramètres, à l'outil Continued Dev piloté par l'IA est un jeu de changement pour les développeurs. Ce modèle de langage open-source à grande échelle, qui surpasse de nombreux homologues fermés, peut désormais être intégré de manière transparente à votre flux de travail de codage, fournissant des suggestions en temps réel, la détection d'erreurs et des conseils d'optimisation.

En tirant parti de l'API Together AI, vous pouvez accéder à ce modèle impressionnant sans avoir besoin d'une configuration locale gourmande en ressources. Le guide étape par étape fourni dans cette vidéo garantit un processus d'intégration fluide, vous permettant de tirer parti de tout le potentiel de cette technologie de pointe.

Que vous soyez un développeur chevronné ou que vous débutiez dans le codage, cette intégration peut considérablement améliorer votre productivité et la qualité de votre code. La capacité de générer un jeu de serpent fonctionnel en quelques secondes est un témoignage de la puissance de cet assistant de codage piloté par l'IA.

Pour explorer davantage les capacités de Continued Dev, n'hésitez pas à consulter les ressources vidéo supplémentaires mentionnées dans la transcription. Approfondissez les fonctionnalités et découvrez comment vous pouvez optimiser votre flux de travail de codage avec cet outil puissant.

N'oubliez pas que le monde de l'IA évolue rapidement, et rester à jour avec les dernières avancées est crucial. Suivez l'auteur sur Patreon et Twitter pour ne manquer aucune mise à jour passionnante dans le paysage de l'IA.