In questa sezione, esploreremo come impostare un co-pilota locale per le tue esigenze di codifica utilizzando LM Studio e Olama. Copriremo i passaggi per installare le estensioni necessarie, configurare i server locali e sfruttare la potenza dei modelli Llama3 per migliorare la tua esperienza di codifica.

Prima di tutto, ci concentreremo sull'impostazione di LM Studio come server API per servire il modello Llama3 Instruct Gradient da 1 milione di token. Ti guideremo attraverso il processo di caricamento del modello, la creazione di un server locale e l'integrazione con l'estensione Code GPT in Visual Studio Code.

Successivamente, presenteremo Olama come un'alternativa open-source a LM Studio. Dimostreremo come scaricare e installare Olama, avviare il server e connettere il modello Llama3 da 70 miliardi di parametri all'estensione Code GPT. Questo ti fornirà una soluzione completamente open-source per le tue esigenze di co-pilota locale.

Durante la sezione, metteremo alla prova le capacità di LM Studio e Olama fornendo prompt e osservando le risposte dei modelli Llama3. Esploreremo anche le capacità di refactoring del modello più grande da 70 miliardi di parametri e confronteremo le prestazioni con il modello da 8 miliardi utilizzato in precedenza.

Alla fine di questa sezione, avrai una solida comprensione di come impostare un co-pilota locale utilizzando sia LM Studio che Olama, permettendoti di sfruttare la potenza dei modelli Llama3 per i tuoi compiti e progetti di codifica.

Per utilizzare Llama3 come co-pilota in VS Code, puoi sfruttare LM Studio per servire i modelli Llama3 a livello locale. Questo approccio ti permette di eseguire i modelli sul tuo computer, senza dover fare affidamento su un'API esterna come Grok.

Prima di tutto, installa l'estensione Code GPT in VS Code. Quindi, segui questi passaggi:

1. Scarica e esegui LM Studio sul tuo computer.
2. Cerca il modello Llama3 che vuoi utilizzare, come la versione Llama3 Instruct Gradient da 1 milione di token.
3. Crea un server locale in LM Studio per servire il modello Llama3 selezionato.
4. In VS Code, assicurati di selezionare LM Studio come provider nelle impostazioni dell'estensione Code GPT.

Ora puoi testare l'integrazione chiedendo al modello Llama3 di scrivere un programma Python che scarica un file da S3 e lo memorizza localmente. Il modello comunicherà con il server LM Studio per generare la risposta.

Sebbene la velocità potrebbe non essere così rapida come utilizzando l'API Grok, questo approccio ti permette di eseguire i modelli a livello locale, senza dover fare affidamento su un servizio esterno. Inoltre, puoi esplorare altri modelli disponibili in LM Studio e utilizzarli come co-pilota di codifica all'interno di VS Code.

Per utilizzare Olama come co-pilota all'interno dell'estensione Code GPT, segui questi passaggi:

1. Scarica e installa Olama dal sito web ufficiale, olama.com.
2. Avvia il server Olama facendo clic sull'applicazione Olama.
3. Nell'estensione Code GPT, seleziona Olama come provider.
4. Specifica il modello che vuoi utilizzare, come il modello Llama3 da 70 miliardi di parametri.
5. Per avviare il server del modello Llama3 da 70 miliardi di parametri, apri un terminale e esegui il comando olama run llama3-70b.
6. Una volta caricato il modello, puoi iniziare a utilizzare Olama come co-pilota all'interno dell'estensione Code GPT.

Olama è una soluzione completamente open-source, a differenza di LM Studio, che ha alcuni componenti proprietari. Mentre LM Studio offre più flessibilità in termini di modelli utilizzabili, Olama fornisce un'alternativa open-source completa.

Quando si utilizza Olama, sarà necessario avviare manualmente il server del modello, il che può essere un po' più complicato rispetto alla configurazione di LM Studio. Tuttavia, questo approccio ti permette di avere il pieno controllo sul modello che stai utilizzando e garantisce che la tua soluzione di co-pilota sia completamente open-source.

La qualità dell'output di Olama dipenderà dal modello che stai utilizzando, e il modello Llama3 da 70 miliardi di parametri dovrebbe fornire prestazioni migliori rispetto al modello da 8 miliardi. Tieni presente che l'esecuzione di un modello di grandi dimensioni a livello locale potrebbe comportare velocità di inferenza più lente rispetto all'utilizzo di un'API basata sul cloud come Grok.

Complessivamente, Olama è una ottima opzione open-source per eseguire il tuo co-pilota a livello locale e può essere uno strumento prezioso nel tuo flusso di lavoro di sviluppo.

In questo video, abbiamo esplorato due alternative locali all'API Grok per utilizzare Llama3 come co-pilota di codifica all'interno di VS Code. Abbiamo prima impostato LM Studio come server API per servire il modello Llama3 Instruct Gradient da 1 milione di token. Quindi, abbiamo dimostrato come utilizzare questo modello all'interno dell'estensione Code GPT in VS Code, mostrando la sua capacità di generare codice e fornire suggerimenti di refactoring.

Successivamente, abbiamo esaminato l'utilizzo di Olama come soluzione open-source per l'esecuzione di modelli di linguaggio locali. Abbiamo illustrato il processo di avvio del server Olama e di connessione dell'estensione Code GPT al modello Llama3 da 70 miliardi di parametri. Sebbene le prestazioni fossero più lente rispetto all'API Grok, la configurazione locale ha fornito un maggiore controllo e flessibilità.

Il video ha evidenziato i compromessi tra i due approcci, con LM Studio che offre una gamma più ampia di opzioni di modelli ma essendo una soluzione closed-source, mentre Olama ha fornito un'alternativa open-source con una selezione di modelli più limitata. In definitiva, entrambi gli approcci hanno dimostrato la capacità di sfruttare potenti modelli di linguaggio per l'assistenza alla codifica in un ambiente locale, riducendo la dipendenza da API esterne.