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...
copilot 开源替代-尝试开源工具Continue和ollama,让本地LLMs与IDE无缝协作 介绍continue"Continue" 是一个开源的自动助手,用于 Visual Studio Code (VSCode) 和 JetBrains 的 IDE 中。这是使用任何大型…
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, Flash, 8B):新的双子座击败克劳德?同时价格便宜(经过全面测试) 09:37 Zed AI + Aider:结合Zed和Aider生成全栈应用程序!(优于光标) 08:09 Qwen2-VL (2B, 7B, 72B):迄今为止最好的开源视觉LLM !(Be...
Lightning AI + Cline + Aider + Supermaven:这款100%免费的AI编辑器配备GPU,令人惊叹(无⧸ Ollama) 10:38 Cline + Aider + Mistral免费API:这是进行AI编码的最佳免费方式!(超越Gemini!) 12:15 Open Canvas:这款100%免费且开源的画布工具使用起来非常棒!(OpenAI Canvas的免费替代品) 10:15 稳定扩散...
Open a terminal and run `ollama run <MODEL_NAME>`. Example model names are `codellama:7b-instruct` or `llama2:7b-text`. You can find the full list [here](https://ollama.ai/library).\n3. Make sure that the model name used in step 2 is the same as the one in config.json (...
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 ...
安装完后,记得打开 ollama 这个应用,确保应用是打开的。 打开iterm 或 terminal 输入 ollama 命令看看,是否可执行。 1.2 下载 qwen2.5-coder ollama 官网可以查看全球各种开源的 LLM 模型,qwen2.5-coder 是目前最受欢迎之一。 打开https://ollama.com/library/qwen2.5-coder选择合适自己的模型,一般默认就是7b-in...
Download from [ollama.ai](https://ollama.ai/) and open the application\n2. Open a terminal and run `ollama run <MODEL_NAME>`. Example model names are `codellama:7b-instruct` or `llama2:7b-text`. You can find the full list [here](https://ollama.ai/library).\n3. Make sure ...
- Ollama在本地运行语言模型,在我的Mac上可以跑起来llama3.1的8b的DeepSeek的6.7b模型这个过程学习到了,AI编程助手实际上需要两种语言模型,或者说两种语言模型的API,一种是支持Chat界面的,一种是支持Code生成提示的,这两个场景对模型的需求不一样。Chat场景里,就希望和ChatGPT一样说很多自然语言,虽然可以包含Code...
这件事起因是我看到一个专门用于fast apply的微调模型FastApply-1.5B-v1.0,是通过微调qwen2.5-coder-1.5B和7B模型实现的,专门用于代码合并fast apply功能的模型,准确率比原版有提升。 我试图把它接入到continue里,不知道continue的小伙伴可以看这个视频入门(continue开源AI代码编程助手-自定义api-SiliconFlow硅基流动与...