Meta AIの新しいLlama-3.1モデルは、オープンソースの大規模言語モデルの世界で画期的なものです。閉鎖的なモデルに匹敵する印象的なベンチマークを持つこの4050億パラメーターのモデルは、あなたの個人的なコーディングコパイロットになることができます。

Continued Devツールと統合することで、Llama-3.1を活用し、コーディングの生産性と効率を新しいレベルに引き上げることができます。Continued Devは高度なモデルを活用して、リアルタイムの提案、エラー検出、最適化のヒントを提供し、すべてがLlama-3.1モデルによって支えられています。

始めるには、Visual Studio Codeとthe Continued Dev extensionのインストールなど、前提条件を設定する必要があります。その後、Together AI APIを通じて4050億パラメーターのモデルを使用するか、ローカルにインストールされた80億または700億パラメーターのモデルを選択することができます。

統合が完了したら、Continued Dev内でLlama-3.1モデルと対話し、その優れたコーディング機能を活用し始めることができます。デモンストレーションとして、モデルが迅速かつ効率的にファンクショナルなコードを生成するシンプルなスネークゲームを作成しました。

Llama-3.1をあなたの個人的なコーディングコパイロットとして活用することで、コーディングスキルを向上させ、コードの品質を改善し、生産性を高めることができます。Continued DevとLlama-3.1の機能をさらに探るには、説明に記載されている追加のリソースをチェックしてください。

Llama-3.1モデルをContinueDevに統合するには、以下の手順に従ってください:

1. Visual Studio CodeとContinueDevの拡張機能をインストールします。
2. 使用するLlama-3.1モデルを決定します:
   • 4050億パラメーターモデル: Together AI APIと統合します。
   • 700億または80億パラメーターモデル: Hugging Face Transformersライブラリを使ってローカルにインストールします。
3. 4050億パラメーターモデルを使用する場合:
   • Together AIアカウントを作成し、APIキーを取得します。
   • VS Codeで、Together AI拡張機能をインストールし、APIキーを入力します。
   • 「Llama 3 Model」を選択し、タイトルとモデル設定を構成します。
4. ローカルモデルを使用する場合:
   • Hugging Face Transformersライブラリをインストールし、希望のLlama-3.1モデルをダウンロードします。
   • ContinueDevの拡張機能で、インストールされたLlama-3.1モデルを選択します。
5. ContinueDevでLlama-3.1モデルを使い始め、リアルタイムのコーディングアシスタンス、エラー検出、最適化のヒントを活用します。

ContinueDevとLlama-3.1モデルを統合することで、GPUを必要とせずに、アプリケーションを簡単に作成しながら、コーディングの生産性を高めることができます。

Llama-3.1モデルを活用するには、2つのオプションがあります:

1. Llama-3.1をローカルで実行する:

   • 80億または700億パラメーターモデル用の提供されたコマンドを使用して、Llama-3.1モデルをローカルにインストールします。
   • Visual Studio CodeのCodex拡張機能でLlama-3.1の統合を設定します。
   • Codex拡張機能を通じて、ローカルにインストールされたLlama-3.1モデルと対話し始めます。

2. Together AIの力を活用する:

   • Together AIのアカウントを作成し、無料のティアにアクセスしてAPIキーを取得します。
   • Visual Studio CodeのCodex拡張機能にTogether AIのAPIキーを統合します。
   • 「Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo」モデルを選択して、4050億パラメーターのLlama-3.1モデルを活用します。
   • 数秒でシンプルなスネークゲームを生成することで、Llama-3.1モデルの機能を確認します。

アプローチは異なりますが、どちらの方法でも、Llama-3.1モデルを個人のコーディングコパイロットとして活用し、その高度なコーディング機能とCodexおよびVisual Studio Codeとの統合から恩恵を受けることができます。

Continued Devツールとの Llama-3.1 モデルの統合をテストするために、モデルが生成したコードを使ってシンプルなスネークゲームを作成します。

まず、Visual Studio Codeで新しいPythonファイルを作成します。次に、以下のコードをファイルにコピー&ペーストします:

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

# ゲームウィンドウを設定
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)

# スネークと食べ物を初期化
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# ゲームループ
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()

このファイルをデスクトップに保存し、コードを実行してください。Visual Studio Codeのターミナルにシンプルなスネークゲームが表示されるはずです。

これは、Llama-3.1モデルが機能的なコードを生成できることを示しており、Continued Devツールと統合することで、コーディングの生産性と効率を向上させることができます。

強力なLlama 3.1モデル、特に4050億パラメーターのバージョンを、Continued Dev AIツールと統合することは、開発者にとって画期的なことです。このオープンソースの大規模言語モデルは、多くの閉鎖的なモデルを凌駕する性能を持ち、コーディングワークフローに seamlessly 統合されることで、リアルタイムの提案、エラー検出、最適化のヒントを提供します。

Together AI APIを活用することで、リソース集約的なローカルセットアップを必要とせずにこの印象的なモデルにアクセスできます。このビデオで提供されるステップバイステップのガイドにより、この最先端の技術の全ポテンシャルを活用できるよう、スムーズな統合プロセスが保証されます。

熟練した開発者であれ、コーディングの初心者であれ、この統合により、生産性とコードの品質を大幅に向上させることができます。数秒でファンクショナルなスネークゲームを生成できるという事実は、このAI駆動のコーディングアシスタントの力強さを示しています。

Continued Devの機能をさらに探るには、トランスクリプトに記載されている追加のビデオリソースをチェックしてください。機能の詳細を確認し、この強力なツールを使ってコーディングワークフローを最適化する方法を発見してください。

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