このセクションでは、LM StudioとOlamaを使用して、コーディングニーズのためのローカルCo-Pilotをセットアップする方法を探ります。必要な拡張機能のインストール、ローカルサーバーの設定、Llama3モデルの活用によるコーディング体験の向上について説明します。

最初に、LM Studioをapi サーバーとして設定し、Llama3 Instruct Gradient 1 million token versionモデルを提供する方法を説明します。モデルの読み込み、ローカルサーバーの作成、Visual Studio Codeのコード GPT拡張機能との統合について解説します。

次に、Olamaをオープンソースの代替ソリューションとして紹介します。Olamaのダウンロードとインストール、サーバーの起動、コード GPT拡張機能へのLlama3 70 billion modelの接続方法を示します。これにより、ローカルCo-Pilotのためのオープンソースソリューションを提供します。

このセクションを通して、LM StudioとOlamaの両方の機能を確認するためのプロンプトを提供し、Llama3モデルの応答を観察します。また、より大規模な70 billionモデルのリファクタリング機能を探り、以前の8 billionモデルとの性能比較も行います。

このセクションの最後までに、LM StudioとOlamaを使ったローカルCo-Pilotのセットアップ方法を理解し、Llama3モデルの力を活用してコーディングタスクやプロジェクトを進められるようになります。

VS CodeでLlama3をCo-Pilotとして使用するには、LM Studioを使ってLlama3モデルをローカルで提供することができます。この方法では、Grokのような外部APIに依存することなく、自分のマシン上でモデルを実行できます。

最初に、VS CodeでCode GPT拡張機能をインストールします。次に以下の手順に従ってください:

1. LM Studioをダウンロードし、マシン上で実行します。
2. 使用したいLlama3モデル、例えばLlama3 Instruct Gradient 1 million token versionを検索します。
3. LM Studioでローカルサーバーを作成し、選択したLlama3モデルを提供します。
4. VS CodeのCode GPT拡張機能の設定で、プロバイダーとしてLM Studioを選択します。

これで、Llama3モデルにS3からファイルをダウンロードし、ローカルに保存するPythonプログラムを書くよう指示できます。モデルはLM Studioサーバーと通信して応答を生成します。

速度はGrokAPIほど速くないかもしれませんが、この方法では外部サービスに依存せずにモデルをローカルで実行できます。また、LM Studioにある他のモデルも探索し、VS CodeのCo-Pilotとして使用することができます。

Code GPT拡張機能でOlamaを使用するには、以下の手順に従ってください:

1. 公式サイトolama.comからOlamaをダウンロードしインストールします。
2. Olamaアプリケーションをクリックしてサーバーを起動します。
3. Code GPT拡張機能でプロバイダーとしてOlamaを選択します。
4. 使用するモデル、例えばLlama3 70 billion modelを指定します。
5. Llama3 70 billion modelサーバーを起動するには、ターミナルを開いてolama run llama3-70bコマンドを実行します。
6. モデルの読み込みが完了したら、Code GPT拡張機能でOlamaをCo-Pilotとして使用できます。

OlamaはLM Studioとは異なり、完全にオープンソースのソリューションです。LM Studioはより多くのモデルを使用できる柔軟性がありますが、Olamaはオープンソースの代替手段を提供します。

Olamaを使用する際は、モデルサーバーを手動で起動する必要があり、LM Studioのセットアップよりも少し面倒です。ただし、この方法により使用するモデルを完全に制御でき、Co-Pilotソリューション全体がオープンソースになります。

Olamaの出力品質は使用するモデルによって異なり、70 billion Llama3モデルは8 billionモデルよりも良い性能を発揮するはずです。ただし、大規模なモデルをローカルで実行すると、GrokのようなクラウドベースのAPIよりも推論速度が遅くなる可能性があります。

全体として、Olamaはローカルでのco-pilotに最適なオープンソースオプションであり、開発ワークフローに役立つツールです。

このビデオでは、VS CodeでLlama3をコーディングCo-Pilotとして使用するための2つのローカルな代替手段を探りました。まず、LM Studioをapi サーバーとして設定し、Llama3 Instruct Gradient 1 million tokenモデルを提供する方法を示しました。次に、このモデルをVS CodeのCode GPT拡張機能で使用し、コード生成とリファクタリングの提案を実演しました。

次に、Olamaをオープンソースのローカル言語モデル実行ソリューションとして紹介しました。Olamaサーバーの起動とCode GPT拡張機能へのLlama3 70 billion parameterモデルの接続方法を説明しました。Grok APIと比べると性能は遅かったものの、ローカル環境での設定により、より多くの制御と柔軟性が得られました。

このビデオでは、2つのアプローチの間のトレードオフを強調しました。LM Studioはより多くのモデルオプションを提供しますが、クローズドソースのソリューションであるのに対し、Olamaはモデル選択が限られるものの、オープンソースの代替手段を提供します。最終的に、両方のアプローチともローカル環境でパワフルな言語モデルを活用してコーディングアシストを行い、外部APIへの依存を減らすことができることを示しました。