LlamaCoder:一款基于Llama 3.1 405B的全新开源AI编程助手(附教程) ...

打印 上一主题 下一主题

主题 1951|帖子 1951|积分 5857


在过去的几个月中,AI驱动的编程助手领域发生了一些令人难以置信的发展。诸如Claude Artifacts、Claude Dev 和 Cursor AI 等工具,帮助数千名开发者以致非开发者在几分钟内构建网络应用,无需编写一行代码。
如今,Together AI 推出了一款名为 LlamaCoder 的全新AI编程助手,它能够通过文本描述生成完整的应用步伐。
为什么LlamaCoder值得关注?它完全免费且开源。
什么是LlamaCoder?

LlamaCoder 是 Together AI 推出的一款开源网络应用,它基于Meta最新的开源4050亿参数语言模子 Llama 3.1 405B,通过文本提示生成完整的应用步伐。
链接:https://github.com/Nutlope/llamacoder

Together AI 是一家位于旧金山的公司,专注于生成式人工智能(AI)。它为构建、训练和运行AI模子提供服务,包罗私家数据处理和专用GPU集群。
Meta 的 Llama 3.1 是一组多语言大规模语言模子(LLM),提供8B、70B和405B三种规模的预训练和指令微调生成模子(文本输入/文本输出)。Llama 3.1 经过指令微调,特殊实用于多语言对话场景,而且在许多行业基准测试中超越了许多现有的开源或闭源的聊天模子。
下图展示了Llama 3.1与GPT-4、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等竞争对手的对比:

自发布以来,LlamaCoder仅在一个多月内就得到了超过3000个GitHub星标,数百名开发者克隆了其代码库,生成了超过20万个应用步伐。
  1. “我们的愿景是将研究中的创新以最快的速度投入生产。基于我们领先的推理优化研究,Together 推理引擎利用了FlashAttention-3内核、基于RedPajama的自定义预测器以及市场上最准确的量化技术。”——El Mghari,Together AI负责开发者关系的软件工程师
复制代码
LlamaCoder 怎样工作?

你可以在这里免费试用LlamaCoder,链接:https://llamacoder.together.ai/
无需注册账号,你只需在提示框中描述你想要的应用并按下回车键即可。

你还可以更改模子,启用或禁用 Shadcn UI。
  1. •        模型选项:可以选择Llama 3.1 405B、Llama 3.1 70B或Gemma 2 27B。
  2. •        Shadcn UI 是一个轻量级开源UI框架,帮助开发者创建自定义界面。建议启用该功能。
复制代码
我们来试一个简单的例子。
  1. 提示:为我构建一个简单的计算器应用
复制代码

处理速度令人惊讶,这个例子只用了约莫10秒钟就完成了。生成的代码会实时显示在仪表板左侧。

你可以点击右下角的 “Open in sandbox” 按钮,在CodeSandbox中打开应用步伐。

这样你就可以根据需要进一步修改应用步伐。
当然,你也可以让AI对应用举行调解。比如,我们可以通过下面的提示将计算器升级为支持科学计算的版本:
  1. 提示:将计算器升级为支持复杂的科学计算
复制代码

非常棒!你还可以将应用发布为公开访问。点击 “发布应用” 按钮,LlamaCoder会生成一个类似于 https://llamacoder.together.ai/share/SsXU8 的链接。

不过,目前似乎没有一个页面可以浏览所有通过LlamaCoder生成的公开共享的应用步伐。
如果你想知道LlamaCoder与Claude的Artifacts的表现差异,我们可以用类似的提示测试一下。
  1. 提示:为我构建一个支持科学计算的计算器应用
复制代码

结果看起来非常相似,但我个人更喜好用Claude AI构建的应用外观和手感。
LlamaCoder是开源的
如果你希望在本地运行LlamaCoder,可以先在HuggingFace下载模子权重:https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-405B/tree/main
LlamaCoder的技术栈如下:
  1. •        Meta的 Llama 3.1 405B 语言模型
  2. •        Together AI 提供的大规模语言模型推理
  3. •        Sandpack 用于代码沙盒
  4. •        Next.js 应用路由和Tailwind CSS
  5. •        Helicone 用于可观测性
  6. •        Plausible 用于网站分析
复制代码
要设置并运行LlamaCoder,只需从GitHub克隆项目,安装依赖项,并按照以下步骤运行:
  1. 1.        克隆仓库:git clone https://github.com/Nutlope/llamacoder](https://github.com/Nutlope/llamacoder
  2. 2.        创建 .env 文件并添加你的 Together AI API密钥:TOGETHER_API_KEY=
  3. 3.        运行 npm install 和 npm run dev 来安装依赖项并在本地运行
复制代码
你可以看到LlamaCoder在生成应用步伐时的强盛功能和高效表现。作为一款完全开源的AI编程助手,它为开发者提供了一个极具潜力的平台,能够极大地提高编程服从并拓展应用开发的可能性。
怎样系统的去学习大模子LLM ?

大模子期间,火爆出圈的LLM大模子让步伐员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等标题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产物后,很多中小企业也连续出场!超高年薪,挖掘AI大模子人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,寻常步伐员,另有应对的机会吗?
与其焦急……

不如成为「把握AI工具的技术人」,毕竟AI期间,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。以是现在小白入门就只能靠自学,学习本钱和门槛很高。
基于此,我用做产物的心态来打磨这份大模子教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模子的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模子教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模子资料 分享出来:包罗LLM大模子书籍、640套大模子行业陈诉、LLM大模子学习视频、LLM大模子学习门路、开源大模子学习教程等,
继续阅读请点击广告

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

x
回复

使用道具 举报

0 个回复

倒序浏览

快速回复

您需要登录后才可以回帖 登录 or 立即注册

本版积分规则

王國慶

论坛元老
这个人很懒什么都没写!
快速回复 返回顶部 返回列表