虽然在 Chatbox 中可以连接 Ollama 中的代码模型:codellama、codeqwen、starcoder2,但如果不集成到 IDE 中,来回切换窗口,总不是很顺手。在类似 Chatbox 聊天窗口进行代码交互,总觉得是在聊天,思路也会频繁被打断。 2. 插件 -- Continue 最近,发现一款 IDE 插件 -- Continue,支持 VSCode、JetBrains。 Continue...
"Continue" 解决了这个痛点,它使 LLMs 能够在其 IDE 中自然地响应工作流中的步骤。 ollama 集成开发环境(IDE)是一种软件套装,集成了编写软件所需的各种基本工具,例如文本编辑器、编译器、调试器、测试平台以及大型语言模型(LLMs)。这些整合的工具帮助开发者提高效率,特别是在处理复杂项目时。 随着人工智能技术的...
Zed AI这是最好的开源AI代码编辑器,带有免费的Claude-3.5十四行诗和Ollama支持 08:30 ClaudeDev(升级):最好的编码代理刚刚得到了OLLAMA支持,Groq和其他酷的更新! 10:39 TensortArt + Flux Training:训练Flux -1与自定义图像免费!(无需安装) 08:10 ZedAI + Ollama:本地LLM设置与最佳开源AI代码编辑器...
Phind-CodeLlama (34B) Mistral - Instruct (7B) StarCoder (15B) Llama 2 - Chat (7B, 13B, 70B) As you play with each of them, you will want to pay attention to both the quality of the suggestions and the speed of the model. You are likely going to want to go with one of the ...
As of the time of writing and to my knowledge, this is the only way to use Code Llama with VSCode locally without having to sign up or get an API key for a service. The only exception to this is Continue withOllama, but Ollama doesn't support Windows or Linux. On the other hand...
(无需安装) 08:10 ZedAI + Ollama:本地LLM设置与最佳开源AI代码编辑器(Ollama w⧸Llama-3.1, Qwen-2) 08:23 Agent- os:这个AI Agent可以控制你的计算机并做任何事情(生成应用程序,代码,RAG等) 08:42 Avante:这是一个很棒的基于NeoVim的开源AI代码编辑器(w⧸Ollama支持) 08:26 双子座1.5实验(Pro...
function modifyConfig(config: Config): Config { config.models[0].promptTemplates["edit"] = codellamaEditPrompt; return config; } 定制对话模型返回: 如果定制自已的简易的大模型来支持输入,可以如下配置:(当然,这样做的可能性很小,一般是不会这么做的) ...
上篇文章i翔哥:ollama+vscode实现本地github copilot,不再花冤枉钱我们使用了 cody ai插件来完成本地copilot,看到外网很多人都在用continue插件。今天我们就来介绍continue插件又应该如何配置; ollama的安装在上篇文章:i翔哥:ollama+vscode实现本地github copilot,不再花冤枉钱中已经介绍,这里就不赘述。
// From Ollama "unexpected server status", ]; function formatExternalSnippet( filepath: string, snippet: string, @@ -105,8 +116,11 @@ export async function getTabCompletion( recentlyEditedFiles, recentlyEditedRanges, clipboardText, manuallyPassFileContents, manuallyPassPrefix, } = input; const...
在实践中,LoRA使用非常低的秩(例如4到32),这对于例如Mistral 7B或Llama 2 7B等模型来说,远低于它们的模型维度4096。 然而,LoRA的一个限制是,当适配器的秩增加时,性能并没有进一步提高。这主要是因为在非常低的适配器秩之外,LoRA的学习受到了限制。 Rank-Stabilized LoRA(rsLoRA)是一种改进的LoRA方法,它通...