בחלק זה, נחקור כיצד להגדיר עוזר מקומי לצרכי הקידוד שלך באמצעות LM Studio ו-Olama. נכסה את השלבים להתקנת ההרחבות הנדרשות, להגדרת השרתים המקומיים ולנצל את כוחם של דגמי Llama3 כדי לשפר את חוויית הקידוד שלך.

ראשית, נתמקד בהגדרת LM Studio כשרת API כדי לשרת את דגם Llama3 Instruct Gradient בגרסה בת מיליון אסימונים. נדריך אותך בתהליך של טעינת הדגם, יצירת שרת מקומי ושילוב זה עם ההרחבה Code GPT ב-Visual Studio Code.

לאחר מכן, נציג את Olama כחלופה קוד פתוח ל-LM Studio. נדגים כיצד להוריד ולהתקין את Olama, להפעיל את השרת ולחבר את דגם Llama3 בן 70 מיליארד הפרמטרים להרחבה Code GPT. זה יספק לך פתרון קוד פתוח מלא לצרכי העוזר המקומי שלך.

לאורך החלק הזה, נבחן את היכולות של LM Studio ו-Olama על ידי מתן הנחיות והתבוננות בתגובות מדגמי Llama3. נחקור גם את יכולות הרפקטורינג של הדגם הגדול בן 70 מיליארד הפרמטרים ונשווה את הביצועים לדגם בן 8 מיליארד הפרמטרים שנעשה בו שימוש קודם.

בסוף החלק הזה, תהיה לך הבנה יסודית של כיצד להגדיר עוזר מקומי באמצעות LM Studio ו-Olama, מה שיאפשר לך לנצל את כוחם של דגמי Llama3 למשימות ופרויקטי הקידוד שלך.

כדי להשתמש ב-Llama3 כעוזר שלך ב-VS Code, אתה יכול להשתמש ב-LM Studio כדי לשרת את דגמי Llama3 באופן מקומי. גישה זו מאפשרת לך להריץ את הדגמים במחשב שלך, מבלי להסתמך על API חיצוני כמו Grok.

ראשית, התקן את ההרחבה Code GPT ב-VS Code. לאחר מכן, בצע את השלבים הבאים:

1. הורד והפעל את LM Studio במחשב שלך.
2. חפש את דגם Llama3 שברצונך להשתמש בו, כמו דגם Llama3 Instruct Gradient בגרסה בת מיליון אסימונים.
3. צור שרת מקומי ב-LM Studio כדי לשרת את דגם Llama3 שנבחר.
4. ב-VS Code, ודא שבהגדרות ההרחבה Code GPT נבחר LM Studio כספק.

כעת, אתה יכול לבדוק את האינטגרציה על ידי ביקשת מדגם Llama3 לכתוב תוכנית Python שמוריד קובץ מ-S3 ומאחסן אותו באופן מקומי. הדגם יתקשר עם שרת LM Studio כדי לייצר את התגובה.

בעוד שהמהירות עשויה שלא להיות מהירה כמו השימוש ב-API של Grok, גישה זו מאפשרת לך להריץ את הדגמים באופן מקומי, מבלי להסתמך על שירות חיצוני. בנוסף, אתה יכול לחקור דגמים אחרים הזמינים ב-LM Studio ולהשתמש בהם כעוזר הקידוד שלך ב-VS Code.

כדי להשתמש ב-Olama כעוזר שלך במסגרת ההרחבה Code GPT, בצע את השלבים הבאים:

1. הורד והתקן את Olama מהאתר הרשמי, olama.com.
2. הפעל את שרת Olama על ידי לחיצה על יישום Olama.
3. בהרחבה Code GPT, בחר ב-Olama כספק.
4. ציין את הדגם שברצונך להשתמש בו, כמו דגם Llama3 בן 70 מיליארד הפרמטרים.
5. כדי להפעיל את שרת דגם Llama3 בן 70 מיליארד הפרמטרים, פתח מסוף ורץ את הפקודה olama run llama3-70b.
6. לאחר שהדגם נטען, אתה יכול להתחיל להשתמש ב-Olama כעוזר שלך במסגרת ההרחבה Code GPT.

Olama הוא פתרון קוד פתוח לחלוטין, בניגוד ל-LM Studio, שיש לו מרכיבים פרופריטריים מסוימים. בעוד ש-LM Studio מציע גמישות רבה יותר בנוגע לדגמים שאתה יכול להשתמש בהם, Olama מספק חלופה קוד פתוח מלאה.

בעת השימוש ב-Olama, תצטרך להפעיל את שרת הדגם באופן ידני, מה שעשוי להיות מעט יותר מעורב מאשר ההגדרה של LM Studio. עם זאת, גישה זו מאפשרת לך לשלוט לחלוטין על הדגם שאתה משתמש בו ומבטיחה שהפתרון העוזר שלך הוא לחלוטין קוד פתוח.

איכות התפוקה מ-Olama תלויה בדגם שאתה משתמש בו, והדגם Llama3 בן 70 מיליארד הפרמטרים אמור לספק ביצועים טובים יותר בהשוואה לדגם בן 8 מיליארד הפרמטרים. שים לב שהרצת דגם גדול באופן מקומי עשויה לגרום למהירות הסקה איטית יותר בהשוואה לשימוש ב-API מבוסס ענן כמו Grok.

באופן כללי, Olama הוא אופציה קוד פתוח מצוינת להרצת העוזר המקומי שלך, והוא יכול להיות כלי חשוב בזרימת העבודה הפיתוח שלך.

בסרטון זה, חקרנו שתי חלופות מקומיות ל-API של Grok להשתמש ב-Llama3 כעוזר קידוד ב-VS Code. ראשית, הגדרנו את LM Studio כשרת API כדי לשרת את דגם Llama3 Instruct Gradient בגרסה בת מיליון אסימונים. לאחר מכן, הדגמנו כיצד להשתמש בדגם זה במסגרת ההרחבה Code GPT ב-VS Code, תוך הצגת יכולתו לייצר קוד ולספק הצעות לרפקטורינג. לאחר מכן, הצצנו בשימוש ב-Olama כפתרון קוד פתוח להרצת דגמי שפה מקומיים. עברנו על התהליך של הפעלת שרת Olama וחיבור ההרחבה Code GPT לדגם Llama3 בן 70 מיליארד הפרמטרים. למרות שהביצועים היו איטיים יותר בהשוואה ל-API של Grok, ההגדרה המקומית סיפקה שליטה ויכולת גמישות רבה יותר.

הסרטון הדגיש את התמורות בין שתי הגישות, כאשר LM Studio מציע מגוון רחב יותר של אפשרויות דגם אך הוא פתרון קוד סגור, בעוד ש-Olama סיפק חלופה קוד פתוח עם בחירה מוגבלת יותר של דגמים. בסופו של דבר, שתי הגישות הדגימו את היכולת לנצל דגמי שפה עוצמתיים לסיוע בקידוד בסביבה מקומית, תוך צמצום ההסתמכות על API חיצוניים.