O novo modelo Llama-3.1 da Meta AI é um jogo de mudança no mundo dos modelos de linguagem de grande porte de código aberto. Com impressionantes pontos de referência que rivalizam com modelos de código fechado, este modelo de 405 bilhões de parâmetros pode ser seu copiloto de codificação pessoal.

Ao integrar o Llama-3.1 com a poderosa ferramenta Continued Dev, você pode desbloquear um novo nível de produtividade e eficiência na codificação. O Continued Dev aproveita modelos avançados para fornecer sugestões em tempo real, detecção de erros e dicas de otimização, tudo alimentado pelo modelo Llama-3.1.

Para começar, você precisará configurar os pré-requisitos, incluindo a instalação do Visual Studio Code e da extensão Continued Dev. Em seguida, você pode optar por usar o modelo de 405 bilhões de parâmetros por meio da API Together AI ou optar pelos modelos de 8 bilhões ou 70 bilhões de parâmetros instalados localmente.

Depois de configurar a integração, você pode começar a conversar com o modelo Llama-3.1 dentro do Continued Dev, aproveitando suas impressionantes capacidades de codificação. Como demonstração, geramos um jogo básico de cobra, mostrando a capacidade do modelo de criar código funcional de forma rápida e eficiente.

Com o Llama-3.1 como seu copiloto de codificação pessoal, você pode elevar suas habilidades de codificação, melhorar a qualidade do código e impulsionar a produtividade. Explore os recursos completos do Continued Dev e do Llama-3.1 verificando os recursos adicionais fornecidos na descrição.

Para integrar o modelo Llama-3.1 com o ContinueDev, siga estas etapas:

1. Instale o Visual Studio Code e a extensão ContinueDev.
2. Decida qual modelo Llama-3.1 você deseja usar:
   • Modelo de 405 bilhões de parâmetros: Integre-se com a API Together AI.
   • Modelo de 70 bilhões ou 8 bilhões de parâmetros: Instale localmente usando a biblioteca Hugging Face Transformers.
3. Se estiver usando o modelo de 405 bilhões de parâmetros:
   • Crie uma conta Together AI e obtenha a chave da API.
   • No VS Code, instale a extensão Together AI e insira a chave da API.
   • Selecione o "Modelo Llama 3" e configure o título e as configurações do modelo.
4. Se estiver usando os modelos locais:
   • Instale a biblioteca Hugging Face Transformers e baixe o modelo Llama-3.1 desejado.
   • Na extensão ContinueDev, selecione o modelo Llama-3.1 instalado.
5. Comece a usar o modelo Llama-3.1 dentro do ContinueDev para obter assistência de codificação em tempo real, detecção de erros e dicas de otimização.

Ao integrar o poderoso modelo Llama-3.1 com o ContinueDev, você pode melhorar sua produtividade de codificação e criar aplicativos com facilidade, mesmo sem a necessidade de GPUs.

Para utilizar o poderoso modelo Llama-3.1, você tem duas opções:

1. Executar o Llama-3.1 Localmente:

   • Instale o modelo Llama-3.1 localmente usando os comandos fornecidos para os modelos de 8 bilhões ou 70 bilhões de parâmetros.
   • Configure a integração Llama-3.1 dentro da extensão Codex no Visual Studio Code.
   • Comece a conversar com o modelo Llama-3.1 instalado localmente por meio da extensão Codex.

2. Aproveite o Poder do Together AI:

   • Crie uma conta com o Together AI para acessar o plano gratuito e obter uma chave de API.
   • Integre a chave da API Together AI dentro da extensão Codex no Visual Studio Code.
   • Selecione o modelo "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" para aproveitar o modelo Llama-3.1 de 405 bilhões de parâmetros.
   • Teste os recursos do modelo Llama-3.1 gerando um simples jogo da cobra em segundos.

Independentemente da abordagem, você agora pode utilizar o impressionante modelo Llama-3.1 como seu copiloto de codificação pessoal, beneficiando-se de seus recursos avançados de codificação e integração perfeita com o Codex e o Visual Studio Code.

Para testar a integração do modelo Llama-3.1 com a ferramenta Continued Dev, criaremos um simples jogo da cobra usando o código gerado pelo modelo.

Primeiro, criaremos um novo arquivo Python no Visual Studio Code. Em seguida, copiaremos e colaremos o seguinte código no arquivo:

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

# Configurar a janela do jogo
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)

# Inicializar a cobra e a comida
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Loop do jogo
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()

Salve o arquivo em sua área de trabalho e, em seguida, execute o código. Você deve ver um simples jogo da cobra aparecer no terminal do Visual Studio Code.

Isso demonstra a capacidade do modelo Llama-3.1 de gerar código funcional, que pode então ser integrado à ferramenta Continued Dev para melhorar sua produtividade e eficiência de codificação.

A integração do poderoso modelo Llama 3.1, especificamente a versão de 405 bilhões de parâmetros, com a ferramenta Continued Dev impulsionada por IA é um jogo de mudança para os desenvolvedores. Este modelo de linguagem de grande porte de código aberto, que supera muitos de seus equivalentes de código fechado, agora pode ser integrado perfeitamente ao seu fluxo de trabalho de codificação, fornecendo sugestões em tempo real, detecção de erros e dicas de otimização.

Ao aproveitar a API Together AI, você pode acessar esse modelo impressionante sem a necessidade de uma configuração local intensiva em recursos. O guia passo a passo fornecido neste vídeo garante um processo de integração suave, permitindo que você aproveite todo o potencial dessa tecnologia de ponta.

Seja você um desenvolvedor experiente ou apenas iniciando sua jornada de codificação, essa integração pode melhorar significativamente sua produtividade e qualidade do código. A capacidade de gerar um jogo da cobra funcional em segundos é um testemunho do poder deste assistente de codificação impulsionado por IA.

Para explorar ainda mais os recursos do Continued Dev, certifique-se de verificar os recursos de vídeo adicionais mencionados na transcrição. Aprofunde-se nos recursos e descubra como você pode otimizar seu fluxo de trabalho de codificação com essa ferramenta poderosa.

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