В этом разделе мы рассмотрим, как настроить локального помощника для ваших потребностей в кодировании с использованием LM Studio и Olama. Мы рассмотрим шаги по установке необходимых расширений, настройке локальных серверов и использованию мощности моделей Llama3 для улучшения вашего опыта кодирования.

Прежде всего, мы сосредоточимся на настройке LM Studio в качестве API-сервера для обслуживания модели Llama3 Instruct Gradient с 1 миллионом токенов. Мы проведем вас через процесс загрузки модели, создания локального сервера и интеграции его с расширением Code GPT в Visual Studio Code.

Затем мы представим Olama как открытое альтернативное решение для LM Studio. Мы продемонстрируем, как загрузить и установить Olama, запустить сервер и подключить модель Llama3 с 70 миллиардами параметров к расширению Code GPT. Это обеспечит вам полностью открытое решение для ваших локальных потребностей в помощнике.

На протяжении всего раздела мы будем тестировать возможности как LM Studio, так и Olama, предоставляя подсказки и наблюдая за ответами моделей Llama3. Мы также исследуем возможности рефакторинга более крупной 70-миллиардной модели и сравним ее производительность с 8-миллиардной моделью, используемой ранее.

К концу этого раздела у вас будет прочное понимание того, как настроить локального помощника, используя как LM Studio, так и Olama, что позволит вам использовать мощь моделей Llama3 для ваших задач и проектов по кодированию.

Чтобы использовать Llama3 в качестве вашего помощника в VS Code, вы можете использовать LM Studio для обслуживания моделей Llama3 локально. Этот подход позволяет вам запускать модели на вашем собственном компьютере, не полагаясь на внешний API, как Grok.

Прежде всего, установите расширение Code GPT в VS Code. Затем выполните следующие шаги:

1. Загрузите и запустите LM Studio на вашем компьютере.
2. Найдите модель Llama3, которую вы хотите использовать, например, Llama3 Instruct Gradient с 1 миллионом токенов.
3. Создайте локальный сервер в LM Studio для обслуживания выбранной модели Llama3.
4. В VS Code убедитесь, что в настройках расширения Code GPT выбран LM Studio в качестве поставщика.

Теперь вы можете протестировать интеграцию, попросив модель Llama3 написать программу на Python, которая загружает файл из S3 и сохраняет его локально. Модель будет общаться с сервером LM Studio, чтобы сгенерировать ответ.

Хотя скорость может быть не такой быстрой, как при использовании API Grok, этот подход позволяет вам запускать модели локально, не полагаясь на внешнюю службу. Кроме того, вы можете исследовать другие модели, доступные в LM Studio, и использовать их в качестве своего помощника по кодированию в VS Code.

Чтобы использовать Olama в качестве помощника в расширении Code GPT, выполните следующие шаги:

1. Загрузите и установите Olama с официального сайта, olama.com.
2. Запустите сервер Olama, нажав на приложение Olama.
3. В расширении Code GPT выберите Olama в качестве поставщика.
4. Укажите модель, которую вы хотите использовать, например, модель Llama3 с 70 миллиардами параметров.
5. Чтобы запустить сервер модели Llama3 с 70 миллиардами параметров, откройте терминал и выполните команду olama run llama3-70b.
6. После загрузки модели вы можете начать использовать Olama в качестве помощника в расширении Code GPT.

Olama - это полностью открытое решение, в отличие от LM Studio, который имеет некоторые проприетарные компоненты. Хотя LM Studio предлагает больше гибкости в выборе моделей, Olama предоставляет полностью открытую альтернативу.

При использовании Olama вам придется вручную запускать сервер модели, что может быть немного сложнее, чем настройка LM Studio. Однако этот подход позволяет вам иметь полный контроль над используемой моделью и гарантирует, что ваше решение помощника полностью открыто.

Качество вывода из Olama будет зависеть от используемой модели, и модель Llama3 с 70 миллиардами параметров должна обеспечить лучшую производительность по сравнению с 8-миллиардной моделью. Имейте в виду, что запуск большой модели локально может привести к более медленной скорости вывода по сравнению с использованием облачного API, такого как Grok.

В целом, Olama - это отличный открытый вариант для запуска вашего помощника локально, и он может стать ценным инструментом в вашем рабочем процессе разработки.

В этом видео мы исследовали два локальных альтернативных решения API Grok для использования Llama3 в качестве помощника по кодированию в VS Code. Сначала мы настроили LM Studio в качестве API-сервера для обслуживания модели Llama3 Instruct Gradient с 1 миллионом токенов. Затем мы продемонстрировали, как использовать эту модель в расширении Code GPT в VS Code, демонстрируя ее способность генерировать код и предоставлять предложения по рефакторингу.

Затем мы рассмотрели использование Olama в качестве открытого решения для запуска локальных языковых моделей. Мы прошли через процесс запуска сервера Olama и подключения расширения Code GPT к модели Llama3 с 70 миллиардами параметров. Хотя производительность была медленнее по сравнению с API Grok, локальная настройка обеспечивала больший контроль и гибкость.

Видео выделило компромиссы между двумя подходами, при этом LM Studio предлагает более широкий выбор моделей, но является закрытым решением, в то время как Olama предоставляет открытую альтернативу с более ограниченным выбором моделей. В конечном итоге оба подхода продемонстрировали возможность использования мощных языковых моделей для помощи в кодировании в локальной среде, снижая зависимость от внешних API.