- AMDのRadeon GPUとオープンソースツールを使用してコーディングCopilotを構築する方法について学ぶ。
- 最新のAMD RDNAアーキテクチャは、大規模なモデル推論を加速する強力な機能を提供し、ローカル環境でのコーディングCopilotのセットアップにおいて開発者に速度と効率性の利点をもたらす。
- 個人用のコーディングCopilotを作成するために、開発者は以下のコンポーネントが必要。
- LM Studio: Llama3モデルの推論サーバーとして機能し、Continue拡張機能はこのサーバーに接続し、VSCode内でCopilotクライアントとして機能する。
- ステップ1: Llama3を搭載したLM Studioをセットアップする。
- LM Studioは推論サーバーとして機能し、開発者はLM Studioインターフェース内のローカル推論サーバーボタンをクリックすることでOpenAI API HTTP推論サービスを起動できる。
- ステップ2: VSCode内でContinue拡張機能をセットアップする。
- 開発者はLM Studioをデフォルトのモデルプロバイダーとして設定するためにconfig.jsonファイルを変更し、VSCode内のContinueインターフェースを介してLlama3とチャットできる。
- AMD ROCmオープンエコシステムとLM Studio、他のソフトウェアアプリケーションの統合は、AI加速ソリューションの急速な開発を示している。
この記事ではAMD Radeon GPUとオープンソースツールを使用してコーディングCopilotを構築する方法について紹介されています。AMDの最新RDNAアーキテクチャは大規模なモデル推論を加速し、開発者に速度と効率性の利点をもたらします。LM StudioとContinue拡張機能を使用することで、個人開発者がクラウド環境での大規模なAI推論能力にアクセスできずとも、Llama3モデルと対話する環境を構築できます。
元記事: https://blockchain.news/news/build-your-own-coding-copilot-amd-radeon-gpu