元AI的新Llama-3.1模型在开源大型语言模型领域掀起了一场革命。凭借与封闭源模型相媲美的出色基准测试结果,这个拥有4050亿参数的模型可以成为您的个人编码助手。

通过将Llama-3.1与强大的Continued Dev工具集成,您可以解锁全新水平的编码生产力和效率。Continued Dev利用先进的模型提供实时建议、错误检测和优化提示,全部由Llama-3.1模型驱动。

要开始使用,您需要设置先决条件,包括安装Visual Studio Code和Continued Dev扩展。然后,您可以选择通过Together AI API使用4050亿参数模型,或选择本地安装8亿或70亿参数模型。

设置好集成后,您就可以在Continued Dev中与Llama-3.1模型进行交谈,利用其出色的编码能力。作为示范,我们生成了一个基本的贪吃蛇游戏,展示了该模型快速高效创建功能性代码的能力。

有了Llama-3.1作为您的个人编码助手,您可以提升编码技能,改善代码质量,并提高生产力。通过查看描述中提供的其他资源,探索Continued Dev和Llama-3.1的全部功能。

要将Llama-3.1模型与ContinueDev集成,请按照以下步骤操作:

1. 安装Visual Studio Code和ContinueDev扩展。
2. 决定要使用哪个Llama-3.1模型:
   • 4050亿参数模型:与Together AI API集成。
   • 70亿或8亿参数模型:使用Hugging Face Transformers库本地安装。
3. 如果使用4050亿参数模型:
   • 创建一个Together AI帐户并获取API密钥。
   • 在VS Code中安装Together AI扩展并输入API密钥。
   • 选择"Llama 3 Model"并配置标题和模型设置。
4. 如果使用本地模型:
   • 安装Hugging Face Transformers库并下载所需的Llama-3.1模型。
   • 在ContinueDev扩展中选择已安装的Llama-3.1模型。
5. 开始在ContinueDev中使用Llama-3.1模型,获取实时编码帮助、错误检测和优化提示。

通过将强大的Llama-3.1模型与ContinueDev集成,您可以提高编码生产力,轻松创建应用程序,甚至无需GPU。

要利用强大的Llama-3.1模型,您有两种选择:

1. 在本地运行Llama-3.1:

   • 使用提供的命令为8亿或70亿参数模型本地安装Llama-3.1模型。
   • 在Visual Studio Code的Codex扩展中设置Llama-3.1集成。
   • 通过Codex扩展与本地安装的Llama-3.1模型进行交谈。

2. 利用Together AI的强大功能:

   • 创建一个Together AI帐户以访问其免费层并获取API密钥。
   • 在Visual Studio Code的Codex扩展中集成Together AI API密钥。
   • 选择"Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo"模型,利用4050亿参数的Llama-3.1模型。
   • 通过在几秒钟内生成一个简单的贪吃蛇游戏来测试Llama-3.1模型的功能。

无论采取哪种方法,您现在都可以利用令人印象深刻的Llama-3.1模型作为您的个人编码助手,从中获益于其先进的编码功能和与Codex及Visual Studio Code的无缝集成。

为了测试Llama-3.1模型与Continued Dev工具的集成,我们将使用模型生成的代码创建一个简单的贪吃蛇游戏。

首先,我们将在Visual Studio Code中创建一个新的Python文件。然后,我们将把以下代码复制粘贴到该文件中:

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

# 设置游戏窗口
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)

# 初始化蛇和食物
snake = [(4, 4), (4, 3), (4, 2)]
food = (randint(1, screen_height - 2), randint(1, screen_width - 2))

# 游戏循环
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()

将文件保存到您的桌面,然后运行代码。您应该会在Visual Studio Code终端中看到一个简单的贪吃蛇游戏。

这演示了Llama-3.1模型生成功能性代码的能力,这些代码可以与Continued Dev工具集成,提高您的编码生产力和效率。

强大的Llama 3.1模型(特别是4050亿参数版本)与Continued Dev AI驱动工具的集成,为开发人员带来了一场革命性的变革。这个开源的大型语言模型不仅超越了许多封闭源模型,现在还可以无缝集成到您的编码工作流中,提供实时建议、错误检测和优化提示。

通过利用Together AI API,您可以访问这个令人印象深刻的模型,而无需进行资源密集型的本地设置。本视频提供的分步指南确保了集成过程的顺利进行,让您能够充分发挥这项尖端技术的潜力。

无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚开始编码之路,这种集成都可以显著提高您的生产力和代码质量。在几秒钟内生成一个功能性的贪吃蛇游戏,就是这种AI驱动编码助手强大功能的一个证明。

要进一步探索Continued Dev的功能,请务必查看转录中提到的其他视频资源。深入了解其功能特性,发现如何优化您的编码工作流。

请记住,AI世界正在快速发展,保持最新知识至关重要。关注作者的Patreon和Twitter,以确保您不会错过AI领域的任何令人兴奋的更新。