Dans cette section, nous allons explorer comment configurer un co-pilote local pour vos besoins de codage à l'aide de LM Studio et Olama. Nous couvrirons les étapes pour installer les extensions nécessaires, configurer les serveurs locaux et tirer parti de la puissance des modèles Llama3 pour améliorer votre expérience de codage.

Tout d'abord, nous nous concentrerons sur la configuration de LM Studio en tant que serveur API pour servir le modèle Llama3 Instruct Gradient de 1 million de jetons. Nous vous guiderons à travers le processus de chargement du modèle, de création d'un serveur local et de son intégration avec l'extension Code GPT dans Visual Studio Code.

Ensuite, nous présenterons Olama comme une alternative open-source à LM Studio. Nous démontrerons comment télécharger et installer Olama, démarrer le serveur et connecter le modèle Llama3 de 70 milliards de paramètres à l'extension Code GPT. Cela vous fournira une solution entièrement open-source pour vos besoins de co-pilote local.

Tout au long de cette section, nous testerons les capacités de LM Studio et d'Olama en fournissant des invites et en observant les réponses des modèles Llama3. Nous explorerons également les capacités de refactorisation du modèle plus important de 70 milliards de paramètres et les comparerons aux performances du modèle de 8 milliards de paramètres utilisé précédemment.

À la fin de cette section, vous aurez une compréhension solide de la façon de configurer un co-pilote local à l'aide de LM Studio et d'Olama, vous permettant de tirer parti de la puissance des modèles Llama3 pour vos tâches et projets de codage.

Pour utiliser Llama3 comme co-pilote dans VS Code, vous pouvez tirer parti de LM Studio pour servir les modèles Llama3 localement. Cette approche vous permet d'exécuter les modèles sur votre propre machine, sans vous appuyer sur une API externe comme Grok.

Tout d'abord, installez l'extension Code GPT dans VS Code. Ensuite, suivez ces étapes :

1. Téléchargez et exécutez LM Studio sur votre machine.
2. Recherchez le modèle Llama3 que vous souhaitez utiliser, comme la version Llama3 Instruct Gradient de 1 million de jetons.
3. Créez un serveur local dans LM Studio pour servir le modèle Llama3 sélectionné.
4. Dans VS Code, assurez-vous de sélectionner LM Studio comme fournisseur dans les paramètres de l'extension Code GPT.

Maintenant, vous pouvez tester l'intégration en demandant au modèle Llama3 d'écrire un programme Python qui télécharge un fichier depuis S3 et le stocke localement. Le modèle communiquera avec le serveur LM Studio pour générer la réponse.

Bien que la vitesse puisse ne pas être aussi rapide que l'utilisation de l'API Grok, cette approche vous permet d'exécuter les modèles localement, sans vous appuyer sur un service externe. De plus, vous pouvez explorer d'autres modèles disponibles dans LM Studio et les utiliser comme co-pilote de codage dans VS Code.

Pour utiliser Olama comme co-pilote dans l'extension Code GPT, suivez ces étapes :

1. Téléchargez et installez Olama depuis le site Web officiel, olama.com.
2. Démarrez le serveur Olama en cliquant sur l'application Olama.
3. Dans l'extension Code GPT, sélectionnez Olama comme fournisseur.
4. Spécifiez le modèle que vous souhaitez utiliser, comme le modèle Llama3 de 70 milliards de paramètres.
5. Pour démarrer le serveur du modèle Llama3 de 70 milliards de paramètres, ouvrez un terminal et exécutez la commande olama run llama3-70b.
6. Une fois le modèle chargé, vous pouvez commencer à utiliser Olama comme co-pilote dans l'extension Code GPT.

Olama est une solution entièrement open-source, contrairement à LM Studio, qui comporte des composants propriétaires. Bien que LM Studio offre plus de flexibilité en termes de modèles que vous pouvez utiliser, Olama fournit une alternative open-source complète.

Lorsque vous utilisez Olama, vous devrez démarrer manuellement le serveur de modèle, ce qui peut être un peu plus complexe que la configuration de LM Studio. Cependant, cette approche vous permet d'avoir un contrôle total sur le modèle que vous utilisez et garantit que votre solution de co-pilote est entièrement open-source.

La qualité de la sortie d'Olama dépendra du modèle que vous utilisez, et le modèle Llama3 de 70 milliards de paramètres devrait offrir de meilleures performances par rapport au modèle de 8 milliards de paramètres. Gardez à l'esprit que l'exécution d'un modèle de grande taille localement peut entraîner des vitesses d'inférence plus lentes par rapport à l'utilisation d'une API cloud comme Grok.

Dans l'ensemble, Olama est une excellente option open-source pour exécuter votre co-pilote localement, et peut être un outil précieux dans votre flux de travail de développement.

Dans cette vidéo, nous avons exploré deux alternatives locales à l'API Grok pour utiliser Llama3 comme co-pilote de codage dans VS Code. Nous avons d'abord configuré LM Studio comme serveur API pour servir le modèle Llama3 Instruct Gradient de 1 million de jetons. Nous avons ensuite démontré comment utiliser ce modèle dans l'extension Code GPT de VS Code, en mettant en évidence sa capacité à générer du code et à fournir des suggestions de refactorisation.

Ensuite, nous avons examiné l'utilisation d'Olama comme solution open-source pour exécuter des modèles de langage locaux. Nous avons suivi le processus de démarrage du serveur Olama et de connexion de l'extension Code GPT au modèle Llama3 de 70 milliards de paramètres. Bien que les performances aient été plus lentes par rapport à l'API Grok, la configuration locale a offert plus de contrôle et de flexibilité.

La vidéo a mis en évidence les compromis entre les deux approches, LM Studio offrant une gamme plus large d'options de modèles mais étant une solution propriétaire, tandis qu'Olama a fourni une alternative open-source avec une sélection de modèles plus limitée. En fin de compte, les deux approches ont démontré la capacité de tirer parti de puissants modèles de langage pour l'assistance au codage dans un environnement local, réduisant ainsi la dépendance aux API externes.