元AI的新Llama-3.1模型在開源大型語言模型領域掀起了一場革命。憑藉令人印象深刻的基準測試,與封閉源代碼模型相媲美,這個擁有4050億參數的模型可以成為您的個人編碼助手。

通過將Llama-3.1與強大的Continued Dev工具整合,您可以解鎖全新的編碼生產力和效率。Continued Dev利用先進的模型提供實時建議、錯誤檢測和優化提示,全部由Llama-3.1模型驅動。

要開始使用,您需要設置先決條件,包括安裝Visual Studio Code和Continued Dev擴展。然後,您可以選擇通過Together AI API使用4050億參數模型,或者選擇本地安裝8億或70億參數模型。

設置好整合後,您就可以在Continued Dev中與Llama-3.1模型進行交談,利用其出色的編碼功能。作為示範,我們生成了一個基本的蛇類遊戲,展示了該模型快速高效創建功能性代碼的能力。

有了Llama-3.1作為您的個人編碼助手,您可以提升編碼技能,改善代碼質量,並提高生產力。通過查看描述中提供的其他資源,探索Continued Dev和Llama-3.1的全部功能。

要將Llama-3.1模型與ContinueDev整合,請按照以下步驟操作:

1. 安裝Visual Studio Code和ContinueDev擴展。
2. 決定要使用哪個Llama-3.1模型:
   • 4050億參數模型:與Together AI API整合。
   • 70億或8億參數模型:使用Hugging Face Transformers庫本地安裝。
3. 如果使用4050億參數模型:
   • 創建一個Together AI帳戶並獲取API密鑰。
   • 在VS Code中安裝Together AI擴展並輸入API密鑰。
   • 選擇「Llama 3 Model」並配置標題和模型設置。
4. 如果使用本地模型:
   • 安裝Hugging Face Transformers庫並下載所需的Llama-3.1模型。
   • 在ContinueDev擴展中選擇已安裝的Llama-3.1模型。
5. 開始在ContinueDev中使用Llama-3.1模型,獲取實時編碼建議、錯誤檢測和優化提示。

通過將強大的Llama-3.1模型與ContinueDev整合,您可以提升編碼生產力,並輕鬆創建應用程式,甚至無需GPU。

要利用強大的Llama-3.1模型,您有兩種選擇:

1. 在本地運行Llama-3.1:

   • 使用提供的命令本地安裝8億或70億參數的Llama-3.1模型。
   • 在Visual Studio Code的Codex擴展中設置Llama-3.1整合。
   • 通過Codex擴展與本地安裝的Llama-3.1模型進行交談。

2. 利用Together AI的強大功能:

   • 創建一個Together AI帳戶以訪問免費層並獲取API密鑰。
   • 在Visual Studio Code的Codex擴展中集成Together AI API密鑰。
   • 選擇「Meta Llama 3.1 45 Billion Instruct Turbo」模型,以利用4050億參數的Llama-3.1模型。
   • 通過在幾秒鐘內生成一個簡單的蛇類遊戲,測試Llama-3.1模型的功能。

無論採取哪種方法,您現在都可以利用令人印象深刻的Llama-3.1模型作為您的個人編碼助手,並從其先進的編碼功能和與Codex及Visual Studio Code的無縫整合中獲益。

為了測試Llama-3.1模型與Continued Dev工具的整合,我們將使用模型生成的代碼創建一個簡單的蛇類遊戲。

首先,我們將在Visual Studio Code中創建一個新的Python文件。然後,我們將以下代碼複製並粘貼到該文件中:

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

# 設置遊戲窗口
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))

# 遊戲循環
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()

將文件保存到您的桌面,然後運行代碼。您應該會在Visual Studio Code終端中看到一個簡單的蛇類遊戲。

這演示了Llama-3.1模型生成功能性代碼的能力,該代碼可以與Continued Dev工具集成,提升您的編碼生產力和效率。

將強大的Llama 3.1模型,特別是4050億參數版本,與Continued Dev AI驅動工具整合,這對開發人員來說是一個突破性的進展。這個開源的大型語言模型在性能上超越了許多封閉源模型,現在可以無縫集成到您的編碼工作流程中,提供實時建議、錯誤檢測和優化提示。

通過利用Together AI API,您可以訪問這個令人印象深刻的模型,而無需進行資源密集型的本地設置。本視頻提供的分步指南確保了整合過程的順利進行,讓您能夠充分利用這項尖端技術。

無論您是經驗豐富的開發人員還是剛起步的編碼新手,這種整合都可以顯著提高您的生產力和代碼質量。在幾秒鐘內生成一個功能性的蛇類遊戲,這證明了這個AI驅動的編碼助手的強大功能。

要進一步探索Continued Dev的功能,請務必查看本文中提到的其他視頻資源。深入了解其功能,發現如何使用這個強大的工具優化您的編碼工作流程。

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