이 섹션에서는 LM Studio와 Olama를 사용하여 코딩 요구 사항을 위한 로컬 Co-Pilot을 설정하는 방법을 살펴볼 것입니다. 필요한 확장을 설치하고, 로컬 서버를 구성하며, Llama3 모델의 힘을 활용하여 코딩 경험을 향상시키는 단계를 다룰 것입니다.

먼저 LM Studio를 API 서버로 설정하여 Llama3 Instruct Gradient 1백만 토큰 버전 모델을 제공하는 방법을 살펴볼 것입니다. 모델 로드, 로컬 서버 생성, Visual Studio Code의 Code GPT 확장과의 통합 과정을 안내할 것입니다.

다음으로 Olama를 LM Studio의 오픈 소스 대안으로 소개할 것입니다. Olama를 다운로드 및 설치하고, 서버를 시작하며, Llama3 70억 모델을 Code GPT 확장에 연결하는 방법을 보여드릴 것입니다. 이를 통해 로컬 Co-Pilot 요구 사항을 위한 완전한 오픈 소스 솔루션을 제공할 것입니다.

이 섹션 전반에 걸쳐 LM Studio와 Olama의 기능을 테스트하기 위해 프롬프트를 제공하고 Llama3 모델의 응답을 관찰할 것입니다. 또한 더 큰 70억 모델의 리팩토링 기능을 탐색하고 이전에 사용된 8억 모델의 성능과 비교할 것입니다.

이 섹션을 마치면 LM Studio와 Olama를 모두 사용하여 로컬 Co-Pilot을 설정하는 방법에 대한 깊이 있는 이해를 갖게 될 것이며, 이를 통해 코딩 작업과 프로젝트에 Llama3 모델의 힘을 활용할 수 있게 될 것입니다.

VS Code에서 Llama3를 Co-Pilot으로 사용하려면 LM Studio를 활용하여 Llama3 모델을 로컬로 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 Grok과 같은 외부 API에 의존하지 않고 자체 머신에서 모델을 실행할 수 있습니다.

먼저 VS Code에 Code GPT 확장을 설치하세요. 그런 다음 다음 단계를 따르세요:

1. 자신의 머신에 LM Studio를 다운로드하고 실행하세요.
2. 사용하려는 Llama3 모델, 예를 들어 Llama3 Instruct Gradient 1백만 토큰 버전을 검색하세요.
3. 선택한 Llama3 모델을 제공하는 로컬 서버를 LM Studio에서 생성하세요.
4. VS Code에서 Code GPT 확장 설정에서 공급자로 LM Studio를 선택했는지 확인하세요.

이제 Llama3 모델에게 S3에서 파일을 다운로드하고 로컬에 저장하는 Python 프로그램을 작성하도록 요청하여 통합을 테스트할 수 있습니다. 모델은 LM Studio 서버와 통신하여 응답을 생성할 것입니다.

Grok API를 사용하는 것만큼 빠르지는 않겠지만, 이 접근 방식을 통해 외부 서비스에 의존하지 않고 모델을 로컬로 실행할 수 있습니다. 또한 LM Studio에서 제공되는 다른 모델을 탐색하고 VS Code 내에서 코딩 Co-Pilot으로 사용할 수 있습니다.

Code GPT 확장 내에서 Olama를 Co-Pilot으로 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 공식 웹사이트 olama.com에서 Olama를 다운로드하고 설치하세요.
2. Olama 애플리케이션을 클릭하여 Olama 서버를 시작하세요.
3. Code GPT 확장에서 공급자로 Olama를 선택하세요.
4. 사용하려는 모델, 예를 들어 Llama3 70억 모델을 지정하세요.
5. Llama3 70억 모델 서버를 시작하려면 터미널을 열고 olama run llama3-70b 명령을 실행하세요.
6. 모델이 로드되면 Code GPT 확장 내에서 Olama를 Co-Pilot으로 사용할 수 있습니다.

Olama는 LM Studio와 달리 완전한 오픈 소스 솔루션입니다. LM Studio는 사용할 수 있는 모델 측면에서 더 많은 유연성을 제공하지만, Olama는 완전한 오픈 소스 대안을 제공합니다.

Olama를 사용할 때는 모델 서버를 수동으로 시작해야 하므로 LM Studio 설정보다 약간 더 복잡할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 통해 사용 중인 모델에 대한 완전한 제어권을 가질 수 있으며 Co-Pilot 솔루션이 완전히 오픈 소스임을 보장할 수 있습니다.

Olama의 출력 품질은 사용 중인 모델에 따라 달라지며, 70억 Llama3 모델은 8억 모델보다 더 나은 성능을 제공해야 합니다. 대규모 모델을 로컬로 실행하면 Grok과 같은 클라우드 기반 API를 사용하는 것보다 추론 속도가 느릴 수 있다는 점을 유의하세요.

전반적으로 Olama는 로컬에서 Co-Pilot을 실행하기 위한 훌륭한 오픈 소스 옵션이며, 개발 워크플로에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.

이 비디오에서는 VS Code 내에서 Llama3를 코딩 Co-Pilot으로 사용하기 위한 Grok API의 두 가지 로컬 대안을 탐색했습니다. 먼저 LM Studio를 API 서버로 설정하여 Llama3 Instruct Gradient 1백만 토큰 모델을 제공하는 방법을 살펴보았습니다. 그런 다음 이 모델을 VS Code의 Code GPT 확장 내에서 사용하는 방법을 보여주며, 코드 생성 및 리팩토링 제안 기능을 시연했습니다.

다음으로 Olama를 로컬 언어 모델 실행을 위한 오픈 소스 솔루션으로 살펴보았습니다. Olama 서버를 시작하고 Code GPT 확장을 Llama3 70억 매개변수 모델에 연결하는 과정을 안내했습니다. Grok API에 비해 성능이 느렸지만, 로컬 설정을 통해 더 많은 제어와 유연성을 제공했습니다.

이 비디오는 두 가지 접근 방식 간의 절충점을 강조했습니다. LM Studio는 더 많은 모델 옵션을 제공하지만 폐쇄형 솔루션인 반면, Olama는 더 제한적인 모델 선택을 제공하는 오픈 소스 대안을 제공했습니다. 결국 두 가지 접근 방식 모두 외부 API에 대한 의존도를 줄이면서 코딩 지원을 위해 강력한 언어 모델을 활용할 수 있는 능력을 보여주었습니다.