Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thiết lập một trợ lý cục bộ cho nhu cầu lập trình của bạn bằng cách sử dụng LM Studio và Olama. Chúng tôi sẽ bao gồm các bước cài đặt các tiện ích mở rộng cần thiết, cấu hình các máy chủ cục bộ và khai thác sức mạnh của các mô hình Llama3 để nâng cao trải nghiệm lập trình của bạn.

Trước tiên, chúng tôi sẽ tập trung vào việc thiết lập LM Studio như một máy chủ API để phục vụ phiên bản mô hình Llama3 Instruct Gradient 1 triệu token. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình tải mô hình, tạo máy chủ cục bộ và tích hợp nó với tiện ích mở rộng Code GPT trong Visual Studio Code.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu Olama như một giải pháp thay thế nguồn mở cho LM Studio. Chúng tôi sẽ trình bày cách tải xuống và cài đặt Olama, khởi động máy chủ và kết nối mô hình Llama3 70 tỷ với tiện ích mở rộng Code GPT. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một giải pháp hoàn toàn nguồn mở cho nhu cầu trợ lý cục bộ của mình.

Trong suốt phần này, chúng tôi sẽ kiểm tra khả năng của cả LM Studio và Olama bằng cách cung cấp các lời nhắc và quan sát các phản hồi từ các mô hình Llama3. Chúng tôi cũng sẽ khám phá khả năng tái cấu trúc của mô hình lớn 70 tỷ và so sánh hiệu suất với mô hình 8 tỷ được sử dụng trước đó.

Khi kết thúc phần này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách thiết lập một trợ lý cục bộ bằng cả LM Studio và Olama, cho phép bạn khai thác sức mạnh của các mô hình Llama3 cho các nhiệm vụ và dự án lập trình của mình.

Để sử dụng Llama3 làm trợ lý cộng tác của bạn trong VS Code, bạn có thể khai thác LM Studio để phục vụ các mô hình Llama3 cục bộ. Cách tiếp cận này cho phép bạn chạy các mô hình trên máy của riêng mình, mà không cần phải dựa vào một API bên ngoài như Grok.

Trước tiên, hãy cài đặt tiện ích mở rộng Code GPT trong VS Code. Sau đó, hãy làm theo các bước sau:

1. Tải xuống và chạy LM Studio trên máy của bạn.
2. Tìm kiếm mô hình Llama3 bạn muốn sử dụng, chẳng hạn như phiên bản Llama3 Instruct Gradient 1 triệu token.
3. Tạo một máy chủ cục bộ trong LM Studio để phục vụ mô hình Llama3 đã chọn.
4. Trong VS Code, hãy đảm bảo chọn LM Studio làm nhà cung cấp trong cài đặt tiện ích mở rộng Code GPT.

Bây giờ, bạn có thể kiểm tra tích hợp bằng cách yêu cầu mô hình Llama3 viết một chương trình Python tải tệp từ S3 và lưu trữ nó cục bộ. Mô hình sẽ giao tiếp với máy chủ LM Studio để tạo ra phản hồi.

Mặc dù tốc độ có thể không nhanh bằng sử dụng API Grok, nhưng cách tiếp cận này cho phép bạn chạy các mô hình cục bộ, mà không cần phải dựa vào một dịch vụ bên ngoài. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các mô hình khác có sẵn trong LM Studio và sử dụng chúng làm trợ lý cộng tác lập trình của bạn trong VS Code.

Để sử dụng Olama làm trợ lý cộng tác trong tiện ích mở rộng Code GPT, hãy làm theo các bước sau:

1. Tải xuống và cài đặt Olama từ trang web chính thức, olama.com.
2. Khởi động máy chủ Olama bằng cách nhấp vào ứng dụng Olama.
3. Trong tiện ích mở rộng Code GPT, hãy chọn Olama làm nhà cung cấp.
4. Chỉ định mô hình bạn muốn sử dụng, chẳng hạn như mô hình Llama3 70 tỷ.
5. Để bắt đầu máy chủ mô hình Llama3 70 tỷ, hãy mở một terminal và chạy lệnh olama run llama3-70b.
6. Một khi mô hình được tải, bạn có thể bắt đầu sử dụng Olama làm trợ lý cộng tác trong tiện ích mở rộng Code GPT.

Olama là một giải pháp hoàn toàn nguồn mở, không giống như LM Studio, có một số thành phần độc quyền. Trong khi LM Studio cung cấp nhiều linh hoạt hơn về các mô hình bạn có thể sử dụng, Olama cung cấp một giải pháp nguồn mở hoàn toàn.

Khi sử dụng Olama, bạn sẽ cần phải khởi động máy chủ mô hình thủ công, điều này có thể phức tạp hơn so với thiết lập LM Studio. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn mô hình bạn đang sử dụng và đảm bảo rằng giải pháp trợ lý cộng tác của bạn hoàn toàn nguồn mở.

Chất lượng đầu ra từ Olama sẽ phụ thuộc vào mô hình bạn đang sử dụng, và mô hình Llama3 70 tỷ nên cung cấp hiệu suất tốt hơn so với mô hình 8 tỷ. Hãy nhớ rằng chạy một mô hình lớn cục bộ có thể dẫn đến tốc độ suy diễn chậm hơn so với sử dụng một API dựa trên đám mây như Grok.

Nói chung, Olama là một lựa chọn nguồn mở tuyệt vời để chạy trợ lý cộng tác cục bộ của bạn, và nó có thể là một công cụ có giá trị trong quy trình phát triển của bạn.

Trong video này, chúng tôi đã khám phá hai giải pháp cục bộ thay thế cho API Grok để sử dụng Llama3 làm trợ lý cộng tác lập trình trong VS Code. Trước tiên, chúng tôi đã thiết lập LM Studio như một máy chủ API để phục vụ mô hình Llama3 Instruct Gradient 1 triệu token. Sau đó, chúng tôi đã trình diễn cách sử dụng mô hình này trong tiện ích mở rộng Code GPT trong VS Code, trình diễn khả năng tạo mã và cung cấp các gợi ý tái cấu trúc.

Tiếp theo, chúng tôi đã xem xét sử dụng Olama như một giải pháp nguồn mở để chạy các mô hình ngôn ngữ cục bộ. Chúng tôi đã hướng dẫn quy trình khởi động máy chủ Olama và kết nối tiện ích mở rộng Code GPT với mô hình Llama3 70 tỷ tham số. Mặc dù hiệu suất chậm hơn so với API Grok, thiết lập cục bộ cung cấp nhiều kiểm soát và linh hoạt hơn.

Video đã nhấn mạnh các sự đánh đổi giữa hai cách tiếp cận, với LM Studio cung cấp nhiều lựa chọn mô hình hơn nhưng là một giải pháp nguồn đóng, trong khi Olama cung cấp một giải pháp nguồn mở thay thế với lựa chọn mô hình hạn chế hơn. Cuối cùng, cả hai cách tiếp cận đều chứng minh khả năng khai thác các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ để hỗ trợ lập trình trong một môi trường cục bộ, giảm sự phụ thuộc vào các API bên ngoài.