Xây Dựng Trợ Lý Lập Trình Của Riêng Bạn Với Công Cụ AI

Xây dựng trợ lý lập trình của riêng bạn bằng các công cụ AI không còn là một nhiệm vụ khó khăn, ngay cả đối với những người không có kiến thức kỹ thuật hoặc kinh nghiệm lập trình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng các Large Language Models hiện có, chuyên dụng cho hỗ trợ viết code, chọn mô hình tốt nhất cho trường hợp sử dụng của bạn và chọn kích thước mô hình phù hợp dựa trên số lượng tham số phù hợp với cấu hình máy của bạn. Chúng ta cũng sẽ đi sâu vào một ví dụ thực tế về cách sử dụng trợ lý viết code đã xây dựng để tạo code, kiểm tra code đã tạo, xây dựng và đẩy Docker image cho code đã tạo và triển khai code Python trong Kubernetes với Docker image đã tạo cục bộ trên Minikube.

Giới thiệu về Trợ lý Lập trình

Giới thiệu về trợ lý lập trình và tiềm năng của chúng trong việc nâng cao năng suất viết code

Người nói giới thiệu bản thân và giải thích rằng anh ấy sẽ thảo luận về cách sử dụng các mô hình hiện có dành cho các hoạt động liên quan đến viết code. Anh ấy nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập các công cụ cần thiết để sử dụng các mô hình này.

Thiết lập các công cụ cần thiết

Thiết lập các công cụ cần thiết, bao gồm Ollama và MsTY, để hỗ trợ viết code

Người nói đề cập đến hai công cụ cần thiết: Ollama và MsTY. Anh ấy đề cập đến các video trước đây của mình giải thích cách cài đặt và sử dụng các công cụ này. Ý định chính của video hiện tại là giải thích cách thiết lập các Large Language Models có sẵn công khai, chuyên dụng cho hỗ trợ viết code.

Các Large Language Models Có Sẵn Công Khai

Các Large Language Models có sẵn công khai để hỗ trợ viết code

Người nói giải thích cách tìm các Large Language Models có sẵn công khai được đào tạo để hỗ trợ viết code. Anh ấy trình bày cách tìm kiếm các mô hình này trên Ollama và đề cập đến tầm quan trọng của việc kiểm tra tần suất cập nhật của các mô hình.

Chọn Mô Hình Tốt Nhất

Chọn mô hình tốt nhất dựa trên số lượng tham số và tần suất cập nhật

Người nói thảo luận về các yếu tố cần xem xét khi chọn một mô hình, bao gồm số lượng tham số và mức độ gần đây mô hình đã được cập nhật. Anh ấy giải thích rằng số lượng tham số ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình và số lượng tham số càng nhiều thì thường cung cấp hỗ trợ tốt hơn.

Ví dụ Thực Tế: Tạo Code

Ví dụ thực tế về tạo code bằng mô hình đã chọn

Người nói trình bày cách sử dụng mô hình đã chọn để tạo code. Anh ấy yêu cầu mô hình cung cấp code Python để tạo chứng chỉ TLS và nhận được phản hồi với code cần thiết.

Kiểm Tra Code Đã Tạo

Kiểm tra code đã tạo và yêu cầu sửa đổi

Người nói kiểm tra code đã tạo và yêu cầu mô hình sửa đổi để bao gồm các chức năng bổ sung. Anh ấy trình bày cách mô hình có thể ghi nhớ ngữ cảnh và tạo code mới dựa trên các sửa đổi được yêu cầu.

Xây Dựng và Đẩy Docker Image

Xây dựng và đẩy Docker image cho code đã tạo

Người nói giải thích cách xây dựng Docker image cho code đã tạo và đẩy nó lên Docker Hub. Anh ấy trình bày sự đơn giản của quy trình này bằng cách sử dụng công cụ mô hình hóa.

Triển Khai Docker Image

Triển khai Docker image trên Kubernetes bằng Minikube

Người nói trình bày cách triển khai Docker image trên Kubernetes bằng Minikube. Anh ấy giải thích những lợi ích của việc sử dụng Minikube để triển khai và kiểm tra cục bộ.

Kết luận và Suy nghĩ Cuối Cùng

Kết luận và suy nghĩ cuối cùng về tiềm năng của trợ lý viết code

Người nói kết luận bằng cách nhấn mạnh tiềm năng của trợ lý viết code trong việc nâng cao năng suất. Anh ấy khuyến khích người xem khám phá các mô hình và công cụ khác nhau để tìm ra những gì phù hợp nhất với họ. Anh ấy cũng đề cập đến tầm quan trọng của việc xem xét số lượng tham số và tần suất cập nhật khi chọn một mô hình.