使用Ollama和Continue打造开源AI代码助手

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