In deze sectie zullen we onderzoeken hoe we een lokale co-pilot kunnen instellen voor je codingbehoeften met behulp van LM Studio en Olama. We zullen de stappen behandelen om de benodigde extensies te installeren, de lokale servers te configureren en het vermogen van Llama3-modellen te benutten om je coding-ervaring te verbeteren.

Eerst zullen we ons richten op het instellen van LM Studio als een API-server om het Llama3 Instruct Gradient 1 miljoen token versie-model te bedienen. We zullen je begeleiden bij het laden van het model, het maken van een lokale server en de integratie ervan met de Code GPT-extensie in Visual Studio Code.

Vervolgens zullen we Olama introduceren als een open-source alternatief voor LM Studio. We zullen laten zien hoe je Olama kunt downloaden en installeren, de server kunt starten en het Llama3 70 miljard model kunt verbinden met de Code GPT-extensie. Dit zal je voorzien van een volledig open-source oplossing voor je lokale co-pilot-behoeften.

Doorheen de sectie zullen we de mogelijkheden van zowel LM Studio als Olama testen door prompts te geven en de reacties van de Llama3-modellen te observeren. We zullen ook de refactoring-mogelijkheden van het grotere 70 miljard model verkennen en de prestaties vergelijken met het eerder gebruikte 8 miljard model.

Aan het einde van deze sectie zul je een solide begrip hebben van hoe je een lokale co-pilot kunt instellen met behulp van zowel LM Studio als Olama, waardoor je het vermogen van Llama3-modellen kunt benutten voor je coding-taken en -projecten.

Om Llama3 als je co-pilot in VS Code te gebruiken, kun je LM Studio gebruiken om de Llama3-modellen lokaal te bedienen. Deze aanpak stelt je in staat om de modellen op je eigen machine uit te voeren, zonder afhankelijk te zijn van een externe API zoals Grok.

Installeer eerst de Code GPT-extensie in VS Code. Volg dan deze stappen:

1. Download en voer LM Studio uit op je machine.
2. Zoek naar het Llama3-model dat je wilt gebruiken, zoals de Llama3 Instruct Gradient 1 miljoen token versie.
3. Maak een lokale server in LM Studio om het geselecteerde Llama3-model te bedienen.
4. Zorg er in VS Code voor dat je LM Studio als provider selecteert in de instellingen van de Code GPT-extensie.

Nu kun je de integratie testen door de Llama3-model te vragen een Python-programma te schrijven dat een bestand van S3 downloadt en het lokaal opslaat. Het model zal communiceren met de LM Studio-server om het antwoord te genereren.

Hoewel de snelheid mogelijk niet zo snel is als het gebruik van de Grok-API, stelt deze aanpak je in staat om de modellen lokaal uit te voeren, zonder afhankelijk te zijn van een externe service. Daarnaast kun je andere modellen in LM Studio verkennen en ze als je coding-co-pilot binnen VS Code gebruiken.

Om Olama als je co-pilot binnen de Code GPT-extensie te gebruiken, volg je deze stappen:

1. Download en installeer Olama van de officiële website, olama.com.
2. Start de Olama-server door op de Olama-applicatie te klikken.
3. Selecteer in de Code GPT-extensie Olama als provider.
4. Geef het model op dat je wilt gebruiken, zoals het Llama3 70 miljard model.
5. Om de Llama3 70 miljard model-server te starten, open je een terminal en voer je de opdracht olama run llama3-70b uit.
6. Zodra het model is geladen, kun je Olama als je co-pilot binnen de Code GPT-extensie beginnen te gebruiken.

Olama is een volledig open-source oplossing, in tegenstelling tot LM Studio, dat enkele propriëtaire componenten heeft. Hoewel LM Studio meer flexibiliteit biedt in termen van de modellen die je kunt gebruiken, biedt Olama een volledig open-source alternatief.

Wanneer je Olama gebruikt, moet je de model-server handmatig starten, wat iets meer betrokkenheid vereist dan de LM Studio-setup. Deze aanpak stelt je echter in staat om volledige controle te hebben over het model dat je gebruikt en zorgt ervoor dat je co-pilot-oplossing volledig open-source is.

De kwaliteit van de output van Olama zal afhangen van het model dat je gebruikt, en het 70 miljard Llama3-model zou beter moeten presteren dan het 8 miljard model. Houd er rekening mee dat het uitvoeren van een groot model lokaal kan leiden tot tragere inferentiesnelheden in vergelijking met het gebruik van een cloud-gebaseerde API zoals Grok.

Over het algemeen is Olama een geweldig open-source alternatief voor het lokaal uitvoeren van je co-pilot, en het kan een waardevolle tool zijn in je ontwikkelworkflow.

In deze video hebben we twee lokale alternatieven voor de Grok-API verkend om Llama3 als een coding-co-pilot binnen VS Code te gebruiken. We hebben eerst LM Studio ingesteld als een API-server om het Llama3 Instruct Gradient 1 miljoen token model te bedienen. Vervolgens hebben we gedemonstreerd hoe je dit model binnen de Code GPT-extensie in VS Code kunt gebruiken, waarbij we de mogelijkheid om code te genereren en refactoring-suggesties te doen, hebben laten zien.

Vervolgens hebben we gekeken naar het gebruik van Olama als een open-source oplossing voor het uitvoeren van lokale taalmodellen. We hebben het proces doorlopen van het starten van de Olama-server en het verbinden van de Code GPT-extensie met het Llama3 70 miljard parameter model. Hoewel de prestaties trager waren in vergelijking met de Grok-API, bood de lokale setup meer controle en flexibiliteit.

De video belichtte de afwegingen tussen de twee benaderingen, waarbij LM Studio een breder scala aan modelopties biedt, maar een gesloten-bron oplossing is, terwijl Olama een open-source alternatief biedt met een beperktere modelkeuze. Uiteindelijk toonden beide benaderingen het vermogen om krachtige taalmodellen te benutten voor coding-ondersteuning in een lokale omgeving, waardoor de afhankelijkheid van externe API's werd verminderd.