Llama Coder开源项目 – 旨在取代Github Copilot的本地化AI支持
Llama Coder是一款旨在取代Github Copilot的工具,提供更强大的本地化AI支持,使用Ollama和Codellama技术,使得代码自动完成可以在用户的硬件上运行,适用于VS Studio Code,具备...
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Llama Coder是一款旨在取代Github Copilot的工具,提供更强大的本地化AI支持,使用Ollama和Codellama技术,使得代码自动完成可以在用户的硬件上运行,适用于VS Studio Code,具备与Copilot相媲美的功能。
Llama Coder的特点:
1. 使用Ollama和Codellama提供在用户硬件上运行的代码自动完成功能
2. 适用于VS Studio Code
3. 与Copilot相媲美的功能
Llama Coder的功能:
1. 在VS Studio Code中安装并配置Llama Coder
2. 使用Llama Coder进行代码自动完成
3. 在本地环境中运行AI支持的代码生成
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LLaVA-NeXT 是一个先进的多模态模型,基于 LLaVA-1.5 进行改进,于 2023 年 10 月发布基础版本,并于 2024 年 1 月推出 LLaVA-NeXT。该项目旨在提升图像处理和语言理解能力,特别是在视觉推理、OCR(光学字符识别)和多模态指令遵循方面。LLaVA-NeXT 通过增加输入图像分辨率(最高达 672x672、336x1344、1344x336)以及改进视觉指令调整数据集,显著增强了模型性能。它还支持更大的语言模型,如 Mistral-7B 和 Nous-Hermes-2-Yi-34B,进一步提升了其能力。LLaVA-NeXT 的训练成本低,仅需约 32 个 GPU 运行一天,使用不到 100 万视觉指令调整样本,总训练数据为 131.8 万样本,计算成本分别为 7B 模型 8x20 GPU 小时、13B 模型 16x24 GPU 小时、34B 模型 32x30 GPU 小时。这使其训练效率高于许多竞争对手,成本低至其他模型的 100-1000 倍。LLaVA-NeXT 的开放源代码特性使其广受研究者欢迎,代码、数据和模型均可公开访问,得到了 A16Z 开源 AI 资助计划的支持。