Il nuovo modello Llama-3.1 di Meta AI è un vero e proprio game-changer nel mondo dei modelli di linguaggio open-source su larga scala. Con impressionanti benchmark che rivaleggiando con i modelli closed-source, questo modello da 405 miliardi di parametri può essere il tuo assistente personale per la programmazione.

Integrando Llama-3.1 con il potente strumento Continued Dev, puoi sbloccare un nuovo livello di produttività e efficienza nella programmazione. Continued Dev sfrutta modelli avanzati per fornire suggerimenti in tempo reale, rilevamento degli errori e consigli di ottimizzazione, il tutto alimentato dal modello Llama-3.1.

Per iniziare, dovrai impostare i prerequisiti, inclusa l'installazione di Visual Studio Code e l'estensione Continued Dev. Quindi, puoi scegliere di utilizzare il modello da 405 miliardi di parametri attraverso l'API Together AI o optare per i modelli da 8 miliardi o 70 miliardi di parametri installati localmente.

Una volta impostata l'integrazione, puoi iniziare a chattare con il modello Llama-3.1 all'interno di Continued Dev, sfruttando le sue impressionanti capacità di programmazione. Come dimostrazione, abbiamo generato un semplice gioco del serpente, mostrando la capacità del modello di creare codice funzionale in modo rapido ed efficiente.

Con Llama-3.1 come tuo assistente personale per la programmazione, puoi elevare le tue abilità di codifica, migliorare la qualità del codice e aumentare la produttività. Esplora le complete capacità di Continued Dev e Llama-3.1 controllando le risorse aggiuntive fornite nella descrizione.

Per integrare il modello Llama-3.1 con ContinueDev, segui questi passaggi:

1. Installa Visual Studio Code e l'estensione ContinueDev.
2. Decidi quale modello Llama-3.1 vuoi utilizzare:
   • Modello da 405 miliardi di parametri: integra con l'API Together AI.
   • Modello da 70 miliardi o 8 miliardi di parametri: installa localmente utilizzando la libreria Hugging Face Transformers.
3. Se utilizzi il modello da 405 miliardi di parametri:
   • Crea un account Together AI e ottieni la chiave API.
   • In VS Code, installa l'estensione Together AI e inserisci la chiave API.
   • Seleziona il "Modello Llama 3" e configura il titolo e le impostazioni del modello.
4. Se utilizzi i modelli locali:
   • Installa la libreria Hugging Face Transformers e scarica il modello Llama-3.1 desiderato.
   • Nell'estensione ContinueDev, seleziona il modello Llama-3.1 installato.
5. Inizia a utilizzare il modello Llama-3.1 all'interno di ContinueDev per assistenza in tempo reale alla programmazione, rilevamento degli errori e suggerimenti di ottimizzazione.

Integrando il potente modello Llama-3.1 con ContinueDev, puoi migliorare la tua produttività di codifica e creare applicazioni con facilità, anche senza la necessità di GPU.

Per utilizzare il potente modello Llama-3.1, hai due opzioni:

1. Esegui Llama-3.1 localmente:

   • Installa il modello Llama-3.1 localmente utilizzando i comandi forniti per i modelli da 8 miliardi o 70 miliardi di parametri.
   • Imposta l'integrazione Llama-3.1 all'interno dell'estensione Codex in Visual Studio Code.
   • Inizia a chattare con il modello Llama-3.1 installato localmente attraverso l'estensione Codex.

2. Sfrutta la potenza di Together AI:

   • Crea un account con Together AI per accedere al loro tier gratuito e ottenere una chiave API.
   • Integra la chiave API di Together AI all'interno dell'estensione Codex in Visual Studio Code.
   • Seleziona il modello "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" per sfruttare il modello Llama-3.1 da 405 miliardi di parametri.
   • Testa le capacità del modello Llama-3.1 generando un semplice gioco del serpente in pochi secondi.

Indipendentemente dall'approccio, puoi ora utilizzare l'impressionante modello Llama-3.1 come tuo assistente personale per la programmazione, beneficiando delle sue avanzate capacità di codifica e dell'integrazione senza soluzione di continuità con Codex e Visual Studio Code.

Per testare l'integrazione del modello Llama-3.1 con lo strumento Continued Dev, creeremo un semplice gioco del serpente utilizzando il codice generato dal modello.

Prima, creeremo un nuovo file Python in Visual Studio Code. Quindi, copieremo e incolleremo il seguente codice nel file:

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

# Imposta la finestra di gioco
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)

# Inizializza il serpente e il cibo
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Loop di gioco
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()

Salva il file sul tuo desktop, quindi esegui il codice. Dovresti vedere un semplice gioco del serpente apparire nel terminale di Visual Studio Code.

Questo dimostra la capacità del modello Llama-3.1 di generare codice funzionale, che può quindi essere integrato con lo strumento Continued Dev per migliorare la tua produttività e l'efficienza di codifica.

L'integrazione del potente modello Llama 3.1, in particolare della versione da 405 miliardi di parametri, con lo strumento Continued Dev alimentato dall'IA, è un vero e proprio game-changer per gli sviluppatori. Questo modello di linguaggio open-source su larga scala, che supera molti dei suoi omologhi closed-source, può ora essere integrato senza soluzione di continuità nel tuo flusso di lavoro di codifica, fornendo suggerimenti in tempo reale, rilevamento degli errori e consigli di ottimizzazione.

Sfruttando l'API Together AI, puoi accedere a questo impressionante modello senza la necessità di una configurazione locale dispendiosa in termini di risorse. La guida passo-passo fornita in questo video garantisce un processo di integrazione semplice, permettendoti di sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia all'avanguardia.

Sia che tu sia uno sviluppatore esperto o all'inizio del tuo percorso di codifica, questa integrazione può migliorare significativamente la tua produttività e la qualità del codice. La capacità di generare un gioco del serpente funzionale in pochi secondi è la dimostrazione della potenza di questo assistente di codifica guidato dall'IA.

Per esplorare ulteriormente le capacità di Continued Dev, assicurati di controllare le risorse video aggiuntive menzionate nella trascrizione. Approfondisci le funzionalità e scopri come puoi ottimizzare il tuo flusso di lavoro di codifica con questo potente strumento.

Ricorda, il mondo dell'IA sta evolvendo rapidamente e tenersi aggiornati sugli ultimi sviluppi è fondamentale. Segui l'autore su Patreon e Twitter per non perderti alcun aggiornamento entusiasmante nel panorama dell'IA.