Mô hình Llama-3.1 của Meta AI là một bước đột phá trong thế giới các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở. Với các tiêu chuẩn đánh giá ấn tượng vượt trội so với các mô hình nguồn đóng, mô hình này với 405 tỷ tham số có thể trở thành trợ lý lập trình cá nhân của bạn.

Bằng cách tích hợp Llama-3.1 với công cụ Continued Dev mạnh mẽ, bạn có thể mở khóa một tầng năng suất và hiệu quả lập trình mới. Continued Dev tận dụng các mô hình tiên tiến để cung cấp các gợi ý thời gian thực, phát hiện lỗi và mẹo tối ưu hóa, tất cả đều được cung cấp bởi mô hình Llama-3.1.

Để bắt đầu, bạn sẽ cần thiết lập các yêu cầu tiên quyết, bao gồm cài đặt Visual Studio Code và tiện ích mở rộng Continued Dev. Sau đó, bạn có thể chọn sử dụng mô hình 405 tỷ tham số thông qua API Together AI hoặc chọn các mô hình 8 tỷ hoặc 70 tỷ tham số được cài đặt cục bộ.

Khi đã thiết lập tích hợp, bạn có thể bắt đầu trò chuyện với mô hình Llama-3.1 trong Continued Dev, tận dụng các khả năng lập trình ấn tượng của nó. Để minh họa, chúng tôi đã tạo ra một trò chơi rắn cơ bản, thể hiện khả năng của mô hình trong việc tạo ra mã nguồn chức năng nhanh chóng và hiệu quả.

Để tích hợp mô hình Llama-3.1 với ContinueDev, hãy làm theo các bước sau:

1. Cài đặt Visual Studio Code và tiện ích mở rộng ContinueDev.
2. Quyết định bạn muốn sử dụng mô hình Llama-3.1 nào:
   • Mô hình 405 tỷ tham số: Tích hợp với API Together AI.
   • Mô hình 70 tỷ hoặc 8 tỷ tham số: Cài đặt cục bộ bằng thư viện Hugging Face Transformers.
3. Nếu sử dụng mô hình 405 tỷ tham số:
   • Tạo tài khoản Together AI và lấy API key.
   • Trong VS Code, cài đặt tiện ích mở rộng Together AI và nhập API key.
   • Chọn "Llama 3 Model" và cấu hình tiêu đề và cài đặt mô hình.
4. Nếu sử dụng các mô hình cục bộ:
   • Cài đặt thư viện Hugging Face Transformers và tải về mô hình Llama-3.1 mong muốn.
   • Trong tiện ích mở rộng ContinueDev, chọn mô hình Llama-3.1 đã cài đặt.
5. Bắt đầu sử dụng mô hình Llama-3.1 trong ContinueDev để được hỗ trợ lập trình thời gian thực, phát hiện lỗi và mẹo tối ưu hóa.

Để sử dụng mô hình Llama-3.1 mạnh mẽ, bạn có hai tùy chọn:

1. Chạy Llama-3.1 cục bộ:

   • Cài đặt mô hình Llama-3.1 cục bộ bằng các lệnh được cung cấp cho các mô hình 8 tỷ hoặc 70 tỷ tham số.
   • Thiết lập tích hợp Llama-3.1 trong tiện ích mở rộng Codex trong Visual Studio Code.
   • Bắt đầu trò chuyện với mô hình Llama-3.1 đã cài đặt cục bộ thông qua tiện ích mở rộng Codex.

2. Tận dụng sức mạnh của Together AI:

   • Tạo tài khoản với Together AI để truy cập cấp miễn phí và lấy API key.
   • Tích hợp API key Together AI trong tiện ích mở rộng Codex trong Visual Studio Code.
   • Chọn mô hình "Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo" để tận dụng mô hình Llama-3.1 405 tỷ tham số.
   • Kiểm tra khả năng của mô hình Llama-3.1 bằng cách tạo ra một trò chơi rắn đơn giản trong vài giây.

Tùy chọn nào, bạn cũng có thể sử dụng mô hình Llama-3.1 ấn tượng như trợ lý lập trình cá nhân, hưởng lợi từ các khả năng lập trình nâng cao và tích hợp trơn tru với Codex và Visual Studio Code.

Để kiểm tra tích hợp của mô hình Llama-3.1 với công cụ Continued Dev, chúng ta sẽ tạo một trò chơi rắn đơn giản bằng mã được mô hình tạo ra.

Đầu tiên, chúng ta sẽ tạo một tệp Python mới trong Visual Studio Code. Sau đó, chúng ta sẽ sao chép và dán đoạn mã sau vào tệp:

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

# Thiết lập cửa sổ trò chơi
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)

# Khởi tạo rắn và thức ăn
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# Vòng lặp trò chơi
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()

Lưu tệp vào máy tính để bàn của bạn, sau đó chạy mã. Bạn sẽ thấy một trò chơi rắn đơn giản xuất hiện trong terminal của Visual Studio Code.

Điều này chứng minh khả năng của mô hình Llama-3.1 trong việc tạo ra mã nguồn chức năng, sau đó có thể được tích hợp với công cụ Continued Dev để nâng cao năng suất và hiệu quả lập trình của bạn.

Việc tích hợp mô hình Llama 3.1 mạnh mẽ, đặc biệt là phiên bản 405 tỷ tham số, với công cụ Continued Dev được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo là một bước đột phá đối với các nhà phát triển. Mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở này, vượt trội so với nhiều đối thủ nguồn đóng, giờ đây có thể được tích hợp một cách trơn tru vào quy trình lập trình của bạn, cung cấp các gợi ý thời gian thực, phát hiện lỗi và mẹo tối ưu hóa.

Bằng cách tận dụng API Together AI, bạn có thể truy cập vào mô hình ấn tượng này mà không cần cài đặt cục bộ tốn tài nguyên. Hướng dẫn từng bước được cung cấp trong video này đảm bảo quá trình tích hợp diễn ra suôn sẻ, cho phép bạn khai thác trọn vẹn tiềm năng của công nghệ tiên tiến này.

Dù bạn là một nhà phát triển lành nghề hay mới bắt đầu hành trình lập trình, việc tích hợp này có thể nâng cao đáng kể năng suất và chất lượng mã nguồn của bạn. Khả năng tạo ra một trò chơi rắn chức năng trong vài giây là minh chứng cho sức mạnh của trợ lý lập trình dựa trên trí tuệ nhân tạo này.

Để khám phá sâu hơn về khả năng của Continued Dev, hãy chắc chắn xem các tài nguyên video bổ sung được đề cập trong bản ghi. Đi sâu vào các tính năng và khám phá cách bạn có thể tối ưu hóa quy trình lập trình của mình với công cụ mạnh mẽ này.

Hãy nhớ rằng, thế giới của trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, và việc cập nhật các tiến bộ mới nhất là rất quan trọng. Hãy theo dõi tác giả trên Patreon và Twitter để đảm bảo bạn không bỏ lỡ bất kỳ cập nhật hấp dẫn nào trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.