In dem sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz hat Meta kürzlich Llama 3 vorgestellt, ein bahnbrechendes großes Sprachmodell, das verspricht, die Art und Weise, wie wir mit KI-Technologie interagieren und nutzen, zu revolutionieren. Dieses leistungsstarke Werkzeug, das auf beeindruckenden 15 Billionen Tokens an Daten trainiert wurde, verfügt über bemerkenswerte Fähigkeiten zur Verständnis und Generierung von menschenähnlichem Text und ist somit ein Game-Changer für eine Vielzahl von Anwendungen.
Mit allen oben genannten Informationen kann es losgehen!
Stellen Sie vor dem Beginn sicher, dass Sie über folgendes verfügen:
Der erste Schritt besteht darin, das Llama 3-Sprachmodell auf Ihrem lokalen Rechner zu installieren. Llama 3 ist Open Source und auf GitHub zu finden.
git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git
cd llama
pip install -r requirements.txt
Als Nächstes müssen wir Llama 3 anhand eines Code-Datensatzes feinabstimmen, damit es Quellcode verstehen und generieren kann.
wget https://s3.amazonaws.com/code-search-net/CodeSearchNet/v2/python.zip
unzip python.zip
python finetune.py \
--base_model decapoda-research/llama-7b-hf \
--data_path python/train \
--output_dir python_model \
--num_train_epochs 3 \
--batch_size 128
Dadurch wird Llama 3 für 3 Epochen auf dem Python-Code-Datensatz feinabgestimmt und das feinabgestimmte Modell im Verzeichnis python_model gespeichert.
Jetzt, da wir ein sprachmodellspezifisches Modell haben, wollen wir eine Benutzeroberfläche für unseren KI-Codierassistenten entwickeln. Hierfür werden wir eine einfache Webanwendung mit dem Flask-Framework erstellen.
pip install flask
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
app = Flask(__name__)
model_path = "python_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
@app.route('/complete', methods=['POST'])
def complete():
data = request.get_json()
code = data['code']
input_ids = tokenizer.encode(code, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
generated_code = tokenizer.decode(output[0])
return jsonify({'generated_code': generated_code})
if __name__ == '__main__':
app.run()
Dadurch wird ein Flask-Webserver mit einem /complete-Endpunkt erstellt. Es lädt das feinabgestimmte Llama 3-Modell und den Tokenizer und verwendet sie, um Codevervollständigungen zu generieren, wenn eine POST-Anfrage mit dem aktuellen Code als JSON-Daten an /complete gesendet wird.
flask run
Erstellen Sie schließlich eine grundlegende Benutzeroberfläche für unseren Codierungsassistenten.
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>KI-Codierungsassistent</title>
</head>
<body>
<h1>KI-Codierungsassistent</h1>
<textarea id="code" rows="10" cols="50"></textarea>
<br>
<button onclick="complete()">Code vervollständigen</button>
<p>Generierter Code:</p>
<pre id="generated-code"></pre>
<script>
function complete() {
var code = document.getElementById("code").value;
fetch('/complete', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({code: code})
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById("generated-code").textContent = data.generated_code;
});
}
</script>
</body>
</html>
Dadurch wird eine einfache HTML-Seite erstellt, auf der der Benutzer seinen Code eingeben und einen Button drücken kann, um den Code an den /complete-API-Endpunkt zu senden. Die generierte Codevervollständigung wird dann unten angezeigt.
Herzlichen Glückwunsch, Sie haben jetzt einen funktionierenden KI-Codierassistenten, der von Llama 3 unterstützt wird! Hier sind noch einige zusätzliche Dinge, die Sie versuchen können:
Mit den unglaublichen Möglichkeiten großer Sprachmodelle wie Llama 3 sind die Möglichkeiten endlos. Ich hoffe, diese Anleitung hat Ihnen geholfen, mit dem Aufbau Ihrer eigenen KI-Codierungstools zu beginnen. Viel Spaß beim Codieren!
