在本节中，我们将探讨如何使用 LM Studio 和 Olama 为您的编码需求设置本地 co-pilot。我们将介绍安装必要扩展程序、配置本地服务器以及利用 Llama3 模型强大功能来增强您的编码体验的步骤。

首先，我们将重点关注设置 LM Studio 作为 API 服务器来提供 Llama3 Instruct Gradient 1 百万令牌版本模型。我们将指导您加载模型、创建本地服务器并将其与 Visual Studio Code 中的 Code GPT 扩展集成的过程。

接下来，我们将介绍 Olama 作为 LM Studio 的开源替代方案。我们将演示如何下载和安装 Olama、启动服务器以及将 Llama3 70 亿模型连接到 Code GPT 扩展。这将为您提供一个完全开源的本地 co-pilot 解决方案。

在整个部分中，我们将通过提供提示并观察 Llama3 模型的响应来测试 LM Studio 和 Olama 的功能。我们还将探讨更大的 70 亿模型的重构功能，并将其与之前使用的 8 亿模型的性能进行比较。

在本节结束时，您将对如何使用 LM Studio 和 Olama 设置本地 co-pilot 有深入的了解，从而能够利用 Llama3 模型的强大功能来完成您的编码任务和项目。

要在 VS Code 中使用 Llama3 作为您的 co-pilot，您可以利用 LM Studio 在本地提供 Llama3 模型。这种方法允许您在自己的机器上运行这些模型，而不需要依赖像 Grok 这样的外部 API。

首先，在 VS Code 中安装 Code GPT 扩展。然后，按照以下步骤操作:

1. 在您的机器上下载并运行 LM Studio。
2. 搜索您想要使用的 Llama3 模型，例如 Llama3 Instruct Gradient 1 百万令牌版本。
3. 在 LM Studio 中创建一个本地服务器来提供所选的 Llama3 模型。
4. 在 VS Code 中，确保在 Code GPT 扩展设置中选择 LM Studio 作为提供商。

现在，您可以通过要求 Llama3 模型编写一个从 S3 下载文件并将其本地存储的 Python 程序来测试集成。该模型将与 LM Studio 服务器通信以生成响应。

虽然速度可能不如使用 Grok API 那么快，但这种方法允许您在本地运行这些模型,而不需要依赖外部服务。此外,您还可以探索 LM Studio 中提供的其他模型,并将它们用作 VS Code 中的编码 co-pilot。

要在 Code GPT 扩展中使用 Olama 作为您的 co-pilot,请按照以下步骤操作:

1. 从官方网站 olama.com 下载并安装 Olama。
2. 通过单击 Olama 应用程序启动 Olama 服务器。
3. 在 Code GPT 扩展中,选择 Olama 作为提供商。
4. 指定您想要使用的模型,例如 Llama3 70 亿模型。
5. 要启动 Llama3 70 亿模型服务器,请打开终端并运行命令 olama run llama3-70b。
6. 一旦模型加载完成,您就可以开始在 Code GPT 扩展中使用 Olama 作为您的 co-pilot。

Olama 是一个完全开源的解决方案,不像 LM Studio 有一些专有组件。虽然 LM Studio 提供了更多可用模型的灵活性,但 Olama 提供了一个完全开源的替代方案。

使用 Olama 时,您需要手动启动模型服务器,这可能比 LM Studio 的设置更复杂一些。但是,这种方法让您可以完全控制所使用的模型,并确保您的 co-pilot 解决方案是完全开源的。

Olama 的输出质量将取决于您使用的模型,70 亿 Llama3 模型应该提供比 8 亿模型更好的性能。请记住,在本地运行大型模型可能会导致推理速度比使用像 Grok 这样的基于云的 API 更慢。

总的来说,Olama 是一个很好的开源选择,用于在本地运行您的 co-pilot,它可以成为您开发工作流程中的一个有价值的工具。

在这个视频中,我们探讨了两种本地替代 Grok API 的方法,在 VS Code 中使用 Llama3 作为编码 co-pilot。我们首先设置 LM Studio 作为 API 服务器,提供 Llama3 Instruct Gradient 1 百万令牌模型。然后,我们演示了如何在 VS Code 的 Code GPT 扩展中使用这个模型,展示了它生成代码和提供重构建议的能力。

接下来,我们研究了使用 Olama 作为在本地运行语言模型的开源解决方案。我们介绍了启动 Olama 服务器并将 Code GPT 扩展连接到 Llama3 70 亿参数模型的过程。虽然性能比 Grok API 慢,但本地设置提供了更多的控制和灵活性。

这个视频突出了两种方法之间的权衡,LM Studio 提供了更广泛的模型选择,但是是一个封闭源代码的解决方案,而 Olama 提供了一个开源替代方案,但模型选择有限。最终,这两种方法都展示了在本地环境中利用强大的语言模型提供编码辅助的能力,减少了对外部 API 的依赖。