GoonConstruyendo Tu Propio Asistente de Codificación con Herramientas de IA
Construir tu propio asistente de codificación con herramientas de IA ya no es una tarea desalentadora, incluso para aquellos sin conocimiento técnico o experiencia en codificación. En este artículo, exploraremos cómo utilizar los modelos de lenguaje grande existentes dedicados a la asistencia de codificación, elegir el mejor modelo para tu caso de uso y seleccionar el tamaño apropiado del modelo según el número de parámetros adecuados para la configuración de tu máquina. También profundizaremos en un ejemplo práctico de cómo utilizar un asistente de codificación construido para generar código, probar el código generado, construir y enviar una imagen de Docker para el código generado y desplegar código en Python en Kubernetes con la imagen de Docker generada localmente en Minikube.
Introducción a los Asistentes de Codificación
El orador se presenta y explica que hablará sobre cómo usar los modelos existentes destinados a actividades relacionadas con la codificación. Enfatiza la importancia de configurar las herramientas necesarias para utilizar estos modelos.
Configurando las Herramientas Necesarias
El orador menciona las dos herramientas necesarias: Ollama y MsTY. Se refiere a sus videos anteriores que explican cómo instalar y usar estas herramientas. La principal intención del video actual es explicar cómo configurar modelos grandes disponibles públicamente dedicados a la asistencia de codificación.
Modelos de Lenguaje Grande Disponibles Públicamente
El orador explica cómo encontrar modelos de lenguaje grande disponibles públicamente entrenados para la asistencia de codificación. Demuestra cómo buscar estos modelos en Ollama y menciona la importancia de verificar con qué frecuencia se actualizan los modelos.
Eligiendo el Mejor Modelo
Eligiendo el mejor modelo según el número de parámetros y la frecuencia de actualización
El orador discute los factores a considerar al elegir un modelo, incluyendo el número de parámetros y cuán recientemente se actualizó el modelo. Explica que el número de parámetros afecta el rendimiento del modelo y que más parámetros generalmente proporcionan una mejor asistencia.
Ejemplo Práctico: Generando Código
Ejemplo práctico de generación de código utilizando el modelo elegido
El orador demuestra cómo usar el modelo elegido para generar código. Le pide al modelo que proporcione código en Python para crear certificados TLS y recibe una respuesta con el código necesario.
Probando el Código Generado
El orador prueba el código generado y le pide al modelo que lo modifique para incluir funcionalidad adicional. Demuestra cómo el modelo puede recordar el contexto y generar nuevo código basado en las modificaciones solicitadas.
Construyendo y Enviando una Imagen de Docker
Construyendo y enviando una imagen de Docker para el código generado
El orador explica cómo construir una imagen de Docker para el código generado y enviarla a Docker Hub. Demuestra la simplicidad de este proceso utilizando la herramienta de modelado.
Desplegando la Imagen de Docker
El orador demuestra cómo desplegar la imagen de Docker en Kubernetes usando Minikube. Explica los beneficios de usar Minikube para el despliegue y las pruebas locales.
Conclusión y Reflexiones Finales
Conclusión y reflexiones finales sobre el potencial de los asistentes de codificación
El orador concluye enfatizando el potencial de los asistentes de codificación para mejorar la productividad. Anima a los espectadores a explorar diferentes modelos y herramientas para encontrar lo que mejor les funcione. También menciona la importancia de considerar el número de parámetros y la frecuencia de actualización al elegir un modelo.
Comentarios Finales
El orador agradece a los espectadores por mirar e invita a recibir comentarios y sugerencias. Anima a los espectadores a mantenerse saludables y seguir aprendiendo cosas nuevas.
