Новая модель Meta AI Llama-3.1 является игрой-изменением в мире открытых больших языковых моделей. С впечатляющими показателями, которые соперничают с закрытыми моделями, эта модель с 405 миллиардами параметров может стать вашим личным помощником по программированию.

Интегрируя Llama-3.1 с мощным инструментом Continued Dev, вы можете открыть новый уровень продуктивности и эффективности программирования. Continued Dev использует передовые модели, чтобы предоставлять рекомендации в реальном времени, обнаруживать ошибки и давать советы по оптимизации, все это на основе модели Llama-3.1.

Чтобы начать, вам нужно будет настроить предварительные условия, включая установку Visual Studio Code и расширения Continued Dev. Затем вы можете выбрать, использовать ли 405-миллиардную модель через API Together AI или локально установленные модели с 8 или 70 миллиардами параметров.

После настройки интеграции вы можете начать общаться с моделью Llama-3.1 в Continued Dev, используя ее впечатляющие возможности программирования. В качестве демонстрации мы сгенерировали простую игру в змейку, показывающую способность модели быстро и эффективно создавать функциональный код.

С Llama-3.1 в качестве вашего личного помощника по программированию вы можете повысить свои навыки программирования, улучшить качество кода и повысить производительность. Изучите полные возможности Continued Dev и Llama-3.1, ознакомившись с дополнительными ресурсами, указанными в описании.

Чтобы интегрировать модель Llama-3.1 с ContinueDev, выполните следующие шаги:

1. Установите Visual Studio Code и расширение ContinueDev.
2. Решите, какую модель Llama-3.1 вы хотите использовать:
   • Модель с 405 миллиардами параметров: интегрируйте с API Together AI.
   • Модели с 70 или 8 миллиардами параметров: установите локально, используя библиотеку Hugging Face Transformers.
3. Если вы используете модель с 405 миллиардами параметров:
   • Создайте учетную запись Together AI и получите ключ API.
   • В VS Code установите расширение Together AI и введите ключ API.
   • Выберите "Llama 3 Model" и настройте название и параметры модели.
4. Если вы используете локальные модели:
   • Установите библиотеку Hugging Face Transformers и загрузите желаемую модель Llama-3.1.
   • В расширении ContinueDev выберите установленную модель Llama-3.1.
5. Начните использовать модель Llama-3.1 в ContinueDev для получения помощи в реальном времени, обнаружения ошибок и советов по оптимизации.

Интегрируя мощную модель Llama-3.1 с ContinueDev, вы можете повысить свою продуктивность программирования и создавать приложения с легкостью, даже без необходимости в GPU.

Чтобы использовать мощную модель Llama-3.1, у вас есть два варианта:

1. Запустить Llama-3.1 локально:

   • Установите модель Llama-3.1 локально, используя предоставленные команды для моделей с 8 или 70 миллиардами параметров.
   • Настройте интеграцию Llama-3.1 в расширении Codex в Visual Studio Code.
   • Начните общаться с локально установленной моделью Llama-3.1 через расширение Codex.

2. Использовать мощь Together AI:

   • Создайте учетную запись в Together AI, чтобы получить доступ к их бесплатному тарифу и получить ключ API.
   • Интегрируйте ключ API Together AI в расширение Codex в Visual Studio Code.
   • Выберите модель "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo", чтобы использовать модель Llama-3.1 с 405 миллиардами параметров.
   • Протестируйте возможности модели Llama-3.1, сгенерировав простую игру в змейку за считанные секунды.

Независимо от подхода, вы теперь можете использовать впечатляющую модель Llama-3.1 в качестве вашего личного помощника по программированию, извлекая выгоду из ее передовых возможностей программирования и плавной интеграции с Codex и Visual Studio Code.

Чтобы протестировать интеграцию модели Llama-3.1 с инструментом Continued Dev, мы создадим простую игру в змейку, используя код, сгенерированный моделью.

Прежде всего, мы создадим новый файл Python в Visual Studio Code. Затем мы скопируем и вставим следующий код в файл:

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

# Настройка игрового окна
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)

# Инициализация змейки и еды
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Игровой цикл
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()

Сохраните файл на рабочий стол, а затем запустите код. Вы должны увидеть простую игру в змейку, появившуюся в терминале Visual Studio Code.

Это демонстрирует способность модели Llama-3.1 генерировать функциональный код, который затем можно интегрировать с инструментом Continued Dev, чтобы повысить вашу продуктивность и эффективность программирования.

Интеграция мощной модели Llama 3.1, в частности версии с 405 миллиардами параметров, с инструментом Continued Dev, управляемым искусственным интеллектом, является игрой-изменением для разработчиков. Эта открытая большая языковая модель, превосходящая многие закрытые аналоги, теперь может быть плавно интегрирована в ваш рабочий процесс программирования, предоставляя рекомендации в реальном времени, обнаружение ошибок и советы по оптимизации.

Используя API Together AI, вы можете получить доступ к этой впечатляющей модели без необходимости в ресурсоемкой локальной настройке. Пошаговое руководство, предоставленное в этом видео, обеспечивает плавный процесс интеграции, позволяя вам использовать весь потенциал этой передовой технологии.

Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или только начинаете свой путь в программировании, эта интеграция может значительно повысить вашу производительность и качество кода. Способность генерировать функциональную игру в змейку за считанные секунды является свидетельством мощи этого помощника по программированию, управляемого искусственным интеллектом.

Чтобы более подробно изучить возможности Continued Dev, обязательно ознакомьтесь с дополнительными видеоресурсами, упомянутыми в расшифровке. Углубитесь в функции и узнайте, как вы можете оптимизировать свой рабочий процесс программирования с помощью этого мощного инструмента.

Помните, что мир искусственного интеллекта быстро развивается, и важно быть в курсе последних достижений. Следите за автором на Patreon и Twitter, чтобы не пропустить никаких захватывающих обновлений в ландшафте ИИ.