在当今飞速发展的人工智能时代,开发者们渴望拥有一个强大而又易用的AI代码助手。本文将为您详细介绍如何利用Ollama和Continue这两个开源工具,在您自己的编辑器中打造一个完全开源的AI代码助手。让我们一步步深入探索这个激动人心的话题。
Ollama和Continue简介
Ollama: 本地运行大型语言模型的利器
Ollama是一个强大的工具,允许用户在本地设备上运行各种大型语言模型(LLMs)。它支持多种模型,包括Llama、GPT-J等,使得在个人电脑上使用先进的AI模型成为可能。
Continue: 编辑器中的AI助手
Continue是一个创新的IDE插件,可以轻松地在Visual Studio Code和JetBrains等主流编辑器中集成AI辅助功能。它支持代码自动完成、智能对话等特性,大大提升了开发效率。
安装和配置
要开始使用这个强大的AI代码助手,我们需要完成以下安装步骤:
- 安装Continue插件:
- 对于VS Code用户,在扩展市场搜索并安装"Continue"
- 对于JetBrains用户,在插件库中查找并安装相应的Continue插件
- 安装Ollama:
- macOS用户可以使用Homebrew安装:
brew install ollama
- Linux用户可以通过官方提供的安装脚本安装
- Windows用户可以下载官方提供的安装包
安装完成后,我们就可以开始探索这个强大的AI代码助手了。
探索Ollama和Continue的强大功能
1. 尝试Mistral AI的Codestral 22B模型
Codestral 22B是目前最强大的开源代码模型之一,同时支持自动完成和对话功能。虽然它需要较高的硬件要求,但其表现令人印象深刻。
使用步骤:
a. 在终端运行以下命令下载并运行Codestral:
ollama run codestral
b. 在Continue的配置文件(config.json)中添加以下内容:
{
"models": [
{
"title": "Codestral",
"provider": "ollama",
"model": "codestral"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Codestral",
"provider": "ollama",
"model": "codestral"
}
}
这样配置后,您就可以在编辑器中体验Codestral强大的代码补全和对话能力了。
2. 组合使用DeepSeek Coder和Llama 3
如果您的设备性能允许,可以尝试同时运行多个模型,充分发挥Ollama的并发处理能力。这里我们推荐使用DeepSeek Coder 6.7B进行代码自动完成,而用Llama 3 8B处理对话任务。
操作步骤:
a. 在一个终端窗口运行DeepSeek Coder:
ollama run deepseek-coder:6.7b-base
b. 在另一个终端窗口运行Llama 3:
ollama run llama3:8b
c. 更新Continue的config.json:
{
"models": [
{
"title": "Llama 3 8B",
"provider": "ollama",
"model": "llama3:8b"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "DeepSeek Coder 6.7B",
"provider": "ollama",
"model": "deepseek-coder:6.7b-base"
}
}
这种配置可以让您同时享受高质量的代码补全和智能对话体验。
3. 使用nomic-embed-text嵌入模型增强@codebase功能
Continue内置了@codebase上下文提供器,可以自动检索并提供最相关的代码片段。结合Ollama和LanceDB,我们可以实现完全本地化的代码库搜索和上下文理解。
设置步骤:
a. 下载nomic-embed-text模型:
ollama pull nomic-embed-text
b. 在Continue的config.json中添加:
{
"embeddingsProvider": {
"provider": "ollama",
"model": "nomic-embed-text"
}
}
配置完成后,您就可以使用@codebase命令来查询代码库,AI助手会自动找到相关代码段并用于回答。
4. 基于开发数据微调StarCoder 2
Continue会自动收集您的开发数据,存储在本地的.continue/dev_data目录中。利用这些数据,我们可以微调像StarCoder 2这样的模型,使其更好地适应您的编码风格和需求。
微调步骤概述:
- 提取并加载"已接受的tab建议"到Hugging Face Datasets
- 使用Hugging Face的监督微调训练器对StarCoder 2进行微调
- 将微调后的模型推送到Ollama模型库,供团队使用
这个过程可以显著提高代码建议的准确性和接受率。
5. 利用@docs功能学习Ollama
Continue的@docs功能允许您索引和检索任何文档站点的内容。我们可以用它来学习更多关于Ollama的知识。
使用方法:
- 在Continue的聊天侧边栏中输入@docs
- 选择"Add Docs"
- 在URL字段中输入"https://github.com/ollama/ollama"
- 在标题字段中输入"Ollama"
完成索引后,您就可以向AI助手询问关于Ollama的问题,它会自动从README中找到相关信息来回答。
结语
通过结合Ollama和Continue,我们可以在自己的编辑器中构建一个强大、灵活且完全开源的AI代码助手。从代码补全到智能对话,从本地运行到自定义微调,这个方案为开发者提供了前所未有的AI辅助编程体验。
随着开源AI技术的不断进步,我们相信这样的本地AI代码助手将成为每个开发者工具箱中不可或缺的一部分。无论您是个人开发者还是大型团队的一员,Ollama和Continue的组合都能为您的编程工作带来显著的效率提升和创新可能。
最后,如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何疑问,欢迎加入Continue和Ollama的Discord社区。那里有众多热心的开发者和专家,随时准备提供帮助和分享经验。
让我们一起拥抱AI辅助编程的未来,开启编码新纪元!
参考文献
- Ollama官方博客. (2024). An entirely open-source AI code assistant inside your editor. https://ollama.com/blog/continue-code-assistant