Meta AI의 새로운 Llama-3.1 모델은 오픈 소스 대규모 언어 모델 세계에서 게임 체인저입니다. 폐쇄 소스 모델과 경쟁할 수 있는 인상적인 벤치마크를 가진 이 405억 매개변수 모델은 당신의 개인 코딩 코파일럿이 될 수 있습니다.

Llama-3.1을 강력한 Continued Dev 도구와 통합하면 코딩 생산성과 효율성의 새로운 수준을 열 수 있습니다. Continued Dev는 고급 모델을 활용하여 실시간 제안, 오류 감지 및 최적화 팁을 제공하며, 이 모든 것이 Llama-3.1 모델로 구동됩니다.

시작하려면 Visual Studio Code와 Continued Dev 확장을 설치하는 등 사전 요구 사항을 설정해야 합니다. 그런 다음 Together AI API를 통해 405억 매개변수 모델을 사용하거나 로컬에 설치된 80억 또는 70억 매개변수 모델을 선택할 수 있습니다.

통합을 설정하면 Continued Dev 내에서 Llama-3.1 모델과 채팅을 시작하고 그 인상적인 코딩 기능을 활용할 수 있습니다. 예시로 기본 뱀 게임을 생성하여 모델의 빠르고 효율적인 코드 생성 능력을 보여드립니다.

Llama-3.1을 개인 코딩 코파일럿으로 활용하면 코딩 기술을 높이고, 코드 품질을 개선하며, 생산성을 높일 수 있습니다. 설명에 제공된 추가 리소스를 확인하여 Continued Dev와 Llama-3.1의 전체 기능을 탐색하세요.

Llama-3.1 모델을 ContinueDev와 통합하려면 다음 단계를 따르세요:

1. Visual Studio Code와 ContinueDev 확장을 설치하세요.
2. 사용할 Llama-3.1 모델을 결정하세요:
   • 405억 매개변수 모델: Together AI API와 통합합니다.
   • 70억 또는 8억 매개변수 모델: Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 로컬에 설치합니다.
3. 405억 매개변수 모델을 사용하는 경우:
   • Together AI 계정을 만들고 API 키를 얻으세요.
   • VS Code에서 Together AI 확장을 설치하고 API 키를 입력하세요.
   • "Llama 3 Model"을 선택하고 제목과 모델 설정을 구성하세요.
4. 로컬 모델을 사용하는 경우:
   • Hugging Face Transformers 라이브러리를 설치하고 원하는 Llama-3.1 모델을 다운로드하세요.
   • ContinueDev 확장에서 설치된 Llama-3.1 모델을 선택하세요.
5. ContinueDev 내에서 Llama-3.1 모델을 사용하여 실시간 코딩 지원, 오류 감지 및 최적화 팁을 받으세요.

Llama-3.1 모델을 ContinueDev와 통합하면 코딩 생산성을 높이고 GPU 없이도 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다.

Llama-3.1 모델을 활용하는 두 가지 옵션이 있습니다:

1. Llama-3.1을 로컬에서 실행하기:

   • 제공된 명령어를 사용하여 8억 또는 70억 매개변수 모델을 로컬에 설치하세요.
   • Visual Studio Code의 Codex 확장 내에서 Llama-3.1 통합을 설정하세요.
   • Codex 확장을 통해 로컬에 설치된 Llama-3.1 모델과 채팅을 시작하세요.

2. Together AI의 힘 활용하기:

   • Together AI 계정을 만들어 무료 티어에 액세스하고 API 키를 얻으세요.
   • Visual Studio Code의 Codex 확장 내에 Together AI API 키를 통합하세요.
   • "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" 모델을 선택하여 405억 매개변수 Llama-3.1 모델을 활용하세요.
   • 몇 초 만에 간단한 뱀 게임을 생성하여 Llama-3.1 모델의 기능을 테스트하세요.

접근 방식에 관계없이 이제 Llama-3.1 모델을 개인 코딩 코파일럿으로 활용하여 고급 코딩 기능과 Codex 및 Visual Studio Code와의 원활한 통합을 누릴 수 있습니다.

Continued Dev 도구와 Llama-3.1 모델의 통합을 테스트하기 위해 모델이 생성한 코드를 사용하여 간단한 뱀 게임을 만들어 보겠습니다.

먼저 Visual Studio Code에 새 Python 파일을 만듭니다. 그런 다음 다음 코드를 파일에 복사하여 붙여넣습니다:

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

# 게임 창 설정
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)

# 뱀과 먹이 초기화
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# 게임 루프
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()

파일을 바탕화면에 저장한 다음 코드를 실행하세요. Visual Studio Code 터미널에 간단한 뱀 게임이 나타날 것입니다.

이는 Llama-3.1 모델이 기능적인 코드를 생성할 수 있으며, Continued Dev 도구와 통합하여 코딩 생산성과 효율성을 높일 수 있음을 보여줍니다.

강력한 Llama 3.1 모델, 특히 405억 매개변수 버전을 Continued Dev AI 기반 도구와 통합하는 것은 개발자들에게 게임 체인저입니다. 이 오픈 소스 대규모 언어 모델은 많은 폐쇄 소스 모델을 능가하며, 이제 실시간 제안, 오류 감지 및 최적화 팁을 제공하는 코딩 워크플로에 seamlessly 통합될 수 있습니다.

Together AI API를 활용하면 리소스 집약적인 로컬 설정 없이도 이 인상적인 모델에 액세스할 수 있습니다. 이 비디오에 제공된 단계별 가이드를 통해 원활한 통합 프로세스를 보장하고 이 최첨단 기술의 전체 잠재력을 활용할 수 있습니다.

숙련된 개발자든 코딩 초보자든 이 통합을 통해 생산성과 코드 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 몇 초 만에 기능적인 뱀 게임을 생성할 수 있다는 것은 이 AI 기반 코딩 어시스턴트의 힘을 보여줍니다.

Continued Dev의 기능을 더 자세히 탐색하려면 트랜스크립트에 언급된 추가 비디오 리소스를 확인하세요. 기능을 깊이 있게 살펴보고 이 강력한 도구를 통해 코딩 워크플로를 최적화하는 방법을 발견하세요.

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