AI asistenti kódování jsou nástroje, které pomáhají zkušeným vývojářům i nováčkům zjednodušit úkoly, jako je psaní, ladění a vysvětlování kódu. Jednou z hlavních výhod provozování těchto nástrojů lokálně na vlastním počítači je možnost využívat je neomezeně, což vás osvobozuje od poplatků za předplatné nebo jiných omezení u cloudových služeb.
Ve spojení s GPU RTX jsou tito asistenti výrazně rychlejší a v modelech, jako je Meta Llama 3.1-8B, dosahují až 6x vyššího výkonu než při běhu na CPU. Tato rychlost umožňuje místním nástrojům, jako jsou Continue.dev, Tabby a OpenInterpreter, vyrovnat se rychlostí cloudovým alternativám nebo je dokonce překonat, a to vše bez nutnosti odesílat zdrojový kód na externí server.
Tento týden se blog RTX AI Garage věnuje následujícím tématům:
- Příklady reálných pracovních postupů využívajících modely jako Gemma 12B, Code Llama a StarCoder2, které běží lokálně prostřednictvím Continue.dev, Ollama a LM Studio.
- Proč má akcelerace pomocí GPU význam např. pro vývojáře pracující na rozsáhlých projektech nebo dlouhých promptech.
- Pohled na nástroje, díky nimž jsou lokální AI asistenti kódování praktičtí: Continue.dev, Tabby, OpenInterpreter, LM Studio a další.
NVIDIA do 16. července pořádá Project G-Assist Plug-In Hackathon – vyzývá vývojáře, aby rozšířili experimentálního AI asistenta G-Assist o vlastní pluginy.
Vývojářům, kteří teprve začínají, včetně studentů nebo nadšenců experimentujících s lokální umělou inteligencí , nabízejí notebooky GeForce řady RTX 50 výkon potřebný pro plynulý běh těchto asistentů bez latence nebo omezení cloudových nástrojů. Podívejte se na RTX notebooky ideální pro návrat do školy.