De nieuwe Llama-3.1-model van Meta AI is een game-changer in de wereld van open-source grote taalmodellen. Met indrukwekkende benchmarks die concurreren met closed-source modellen, kan dit model met 405 miljard parameters uw persoonlijke codingcopiloot zijn.

Door Llama-3.1 te integreren met het krachtige Continued Dev-hulpmiddel, kunt u een nieuw niveau van codingproductiviteit en -efficiëntie ontgrendelen. Continued Dev maakt gebruik van geavanceerde modellen om realtime suggesties, foutdetectie en optimalisatietips te bieden, allemaal aangedreven door het Llama-3.1-model.

Om aan de slag te gaan, moet u de vereisten instellen, waaronder het installeren van Visual Studio Code en de Continued Dev-extensie. Vervolgens kunt u kiezen om het model met 405 miljard parameters te gebruiken via de Together AI API of voor de modellen met 8 miljard of 70 miljard parameters die lokaal zijn geïnstalleerd.

Nadat u de integratie hebt ingesteld, kunt u beginnen te chatten met het Llama-3.1-model binnen Continued Dev en gebruik maken van zijn indrukwekkende codingcapaciteiten. Als demonstratie hebben we een eenvoudig slangenspel gegenereerd, waarbij de mogelijkheden van het model om snel en efficiënt functionele code te maken, worden getoond.

Met Llama-3.1 als uw persoonlijke codingcopiloot kunt u uw codingvaardigheden verbeteren, de codekwaliteit verhogen en de productiviteit verhogen. Ontdek de volledige mogelijkheden van Continued Dev en Llama-3.1 door de aanvullende bronnen in de beschrijving te bekijken.

Volg deze stappen om het Llama-3.1-model te integreren met ContinueDev:

1. Installeer Visual Studio Code en de ContinueDev-extensie.
2. Besluit welk Llama-3.1-model u wilt gebruiken:
   • Model met 405 miljard parameters: Integreer met de Together AI API.
   • Model met 70 miljard of 8 miljard parameters: Installeer lokaal met behulp van de Hugging Face Transformers-bibliotheek.
3. Als u het model met 405 miljard parameters gebruikt:
   • Maak een Together AI-account aan en verkrijg de API-sleutel.
   • Installeer in VS Code de Together AI-extensie en voer de API-sleutel in.
   • Selecteer het "Llama 3 Model" en configureer de titel en modelinstellingen.
4. Als u de lokale modellen gebruikt:
   • Installeer de Hugging Face Transformers-bibliotheek en download het gewenste Llama-3.1-model.
   • Selecteer in de ContinueDev-extensie het geïnstalleerde Llama-3.1-model.
5. Begin het Llama-3.1-model binnen ContinueDev te gebruiken voor realtime codingondersteuning, foutdetectie en optimalisatietips.

Door het krachtige Llama-3.1-model te integreren met ContinueDev, kunt u uw codingproductiviteit verbeteren en applicaties met gemak maken, zelfs zonder de noodzaak van GPU's.

Om het krachtige Llama-3.1-model te gebruiken, hebt u twee opties:

1. Llama-3.1 lokaal uitvoeren:

   • Installeer het Llama-3.1-model lokaal met behulp van de opgegeven commando's voor de modellen met 8 miljard of 70 miljard parameters.
   • Stel de Llama-3.1-integratie in binnen de Codex-extensie in Visual Studio Code.
   • Begin te chatten met het lokaal geïnstalleerde Llama-3.1-model via de Codex-extensie.

2. Maak gebruik van de kracht van Together AI:

   • Maak een account aan bij Together AI om toegang te krijgen tot hun gratis tier en een API-sleutel te verkrijgen.
   • Integreer de Together AI API-sleutel binnen de Codex-extensie in Visual Studio Code.
   • Selecteer het "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo"-model om gebruik te maken van het Llama-3.1-model met 405 miljard parameters.
   • Test de mogelijkheden van het Llama-3.1-model door binnen enkele seconden een eenvoudig slangenspel te genereren.

Ongeacht de benadering kunt u nu het indrukwekkende Llama-3.1-model gebruiken als uw persoonlijke codingco-piloot, waarbij u profiteert van zijn geavanceerde codingcapaciteiten en naadloze integratie met Codex en Visual Studio Code.

Om de integratie van het Llama-3.1-model met het Continued Dev-hulpmiddel te testen, gaan we een eenvoudig slangenspel maken met behulp van de door het model gegenereerde code.

Eerst maken we een nieuw Python-bestand aan in Visual Studio Code. Vervolgens kopiëren en plakken we de volgende code in het bestand:

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

# Stel het spelvenster in
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)

# Initialiseer de slang en het voedsel
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Spelloop
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()

Sla het bestand op op uw bureaublad en voer vervolgens de code uit. U zou een eenvoudig slangenspel moeten zien verschijnen in de Visual Studio Code-terminal.

Dit demonstreert de mogelijkheid van het Llama-3.1-model om functionele code te genereren, die vervolgens kan worden geïntegreerd met het Continued Dev-hulpmiddel om uw codingproductiviteit en -efficiëntie te verbeteren.

De integratie van het krachtige Llama 3.1-model, met name de versie met 405 miljard parameters, met het Continued Dev AI-aangedreven hulpmiddel is een game-changer voor ontwikkelaars. Dit open-source grote taalmodel, dat veel closed-source tegenhangers overtreft, kan nu naadloos worden geïntegreerd in uw codingworkflow, waarbij het realtime suggesties, foutdetectie en optimalisatietips biedt.

Door gebruik te maken van de Together AI API kunt u toegang krijgen tot dit indrukwekkende model zonder de noodzaak van een resource-intensieve lokale installatie. De stapsgewijze handleiding in deze video zorgt voor een soepel integratieproces, waardoor u het volledige potentieel van deze baanbrekende technologie kunt benutten.

Of u nu een ervaren ontwikkelaar bent of net begint met coderen, deze integratie kan uw productiviteit en codekwaliteit aanzienlijk verbeteren. De mogelijkheid om binnen enkele seconden een functioneel slangenspel te genereren, is een bewijs van de kracht van deze AI-aangedreven codingassistent.

Om de mogelijkheden van Continued Dev verder te verkennen, kunt u de aanvullende videobronnen in de transcript bekijken. Duik dieper in de functies en ontdek hoe u uw codingworkflow kunt optimaliseren met dit krachtige hulpmiddel.

Onthoud dat de wereld van AI snel evolueert en het bijhouden van de nieuwste ontwikkelingen cruciaal is. Volg de auteur op Patreon en Twitter om geen enkele opwindende update in het AI-landschap te missen.