
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:
-
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.
-
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!