Создайте своего помощника на базе Github с Ollama: продолжайте, используйте магию машинного обучения и мощь API! ✨

Создайте своего собственного GitHub Copilot с помощью Ollama: магия LLM и мощь API

В мире программирования, где каждый день что-то меняется, искусственный интеллект и его помощники по кодированию становятся необходимыми атрибутами для разработчиков. Да, GitHub Copilot популярная вещь, но, ребята, давайте поговорим о том, почему стоит задуматься о создании своего собственного кода-помощника с помощью открытых инструментов, таких как Ollama и расширение Continue. Это не просто хобби — это новое качество работы. Готовы? Тогда погнали!

Почему стоит построить своего GitHub Copilot?

Прежде чем погружаться в технические подробности, давайте взглянем на преимущества самодельного AI-помощника:

• Конфиденциальность данных: Запуская модели локально, вы держите свой код и данные о чате под контролем, избегая нежелательных глаз третьих лиц. Это не просто вопрос безопасности, а вопрос вашего спокойствия.
• Экономия бюджета: Самостоятельный хостинг зачастую обходится дешевле, особенно если у вас уже есть необходимое оборудование. Но не дайте себя обмануть — вы избегаете ежемесячных подписок на коммерческие сервисы, такие как GitHub Copilot.
• Кастомизация: Вы получаете полную свободу выбора и настройки моделей, которые идеально подойдут вашему стилю программирования. Вот это я понимаю — индивидуальный подход!

Инструменты и предварительные требования

Так, что нам понадобится для создания нашего GitHub Copilot по собственной рецептуре? Давайте разберем:

Инструменты

• Ollama: Это открытый инструмент, который позволяет скачивать и запускать различные языковые модели (LLMs) прямо у вас на компьютере. Он поддерживает такие модели, как Llama 3, Mistral и Phi-3.
• Расширение Continue: Это расширение для Visual Studio Code и JetBrains, которое интегрируется с LLM-раннерами, такими как Ollama. С его помощью можно автоматически дополнять код, получать справочную информацию и даже вести разговор с вашим AI.
• Visual Studio Code (VS Code) или JetBrains: Вам нужен совместимый интегрированный редактор для работы с расширением Continue.

Предварительные требования

• Аппаратное обеспечение: Желательно, чтобы у вас был компьютер, способный запускать модестные LLM. Рекомендуется система с современным процессором и хотя бы 6 ГБ видеопамяти (Nvidia, AMD или Intel GPU на выбор). Для тех, кто на Apple, подойдёт любое устройство на Apple Silicon с минимум 16 ГБ памяти.
• WSL (Windows Subsystem for Linux): Если вы из мира Windows, вам потребуется WSL для запуска Ollama, так как он пока не доступен для Windows в нативном виде.

Пошаговая инструкция по установке

Установка Ollama

Для начала, давайте установим Ollama. Вот что делаем:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Выполнив эту команду, вы загрузите и выполните сценарий установки Ollama. После установки, чтобы запустить нужную модель, просто введите:

ollama run phi-3

Замените phi-3 на ту, которая вам нужна: llama-3 или любую другую подходящую.

Настройка расширения Continue

После установки Ollama, нам нужно настроить расширение Continue в вашем редакторе:

1. Установите расширение Continue:

   • Откройте ваш IDE (например, VS Code).
   • Перейдите в панель расширений.
   • Найдите "Continue" и установите его.
   • Следуйте мастеру настройки для конфигурации Continue с локальными моделями через Ollama.

2. Настройка моделей:

   • На этапе настройки вас попросят выбрать модели, которые вы хотите использовать. Вы можете выбрать такие модели, как Llama 3, Nomic-embed-text и Starcoder2:3B.
   • Если мастер на этом шаге запутался, не переживайте — у вас есть возможность вручную загрузить модели через Ollama:

     ollama pull llama3
     ollama pull nomic-embed-text
     ollama pull starcoder2:3b
     

Использование вашего DIY GitHub Copilot

Как только Ollama и расширение Continue установлены и настроены, вы можете смело использовать своего собственного GitHub Copilot.

Возможности Continue

Вот только некоторые преимущества:

• Автозаполнение кода: Continue предлагает автозаполнение для отдельных строк или целых участков кода на любом языке, пока вы печатаете.
• Справка и чат: Вы можете прикреплять код или другую информацию и задавать вопросы по функциям, файлам или всему проекту.
• Оптимизация, комментарии и рефакторинг: Используйте встроенные модели, чтобы оптимизировать, комментировать и рефакторить свой код, опираясь на лучшие практики и богопринятые контексты вашего проекта.

Тестирование вашего набора

Чтобы убедиться, что всё работает, не ленитесь тестировать вывод моделей, задавая вопросы или запрашивая фрагменты кода. Например:

>>> что такое большая языковая модель?

Большая языковая модель (LLM) — это тип модели машинного обучения, способной генерировать связный и актуальный текст, основываясь на паттернах, наблюдаемых в огромных объемах текстовых данных.

Вы даже можете использовать такие инструменты, как Insomnia или curl, чтобы протестировать API и убедиться, что сервер Ollama работает, как следует.

Заключение

Создание собственного GitHub Copilot с использованием Ollama и расширения Continue — это не просто удачная затея, а мощный, кастомизированный и экономичный ответ на вызовы современных AI-помощников. При наличии правильного оборудования и немного терпения вы сможете значительно повысить свою продуктивность в кодировании, сохранив контроль над данными и рабочим процессом.

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации?

Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko

Оставайтесь на волне актуальной информации и станьте мастером в мире AI и программирования с нашими эксклюзивными обновлениями и руководствами!