Goon使用AI工具构建自己的编程助手
使用AI工具构建自己的编程助手不再是令人生畏的任务，即使对于没有技术知识或编程经验的人也是如此。在本文中，我们将探讨如何利用现有的专门用于编程辅助的大型语言模型，选择最适合您用例的最佳模型，以及根据您机器配置选择适当的模型大小。我们还将深入研究如何利用构建的编程助手生成代码、测试生成的代码、构建和推送生成代码的Docker镜像，以及在Minikube上本地部署包含生成Docker镜像的Python代码。
编程助手介绍
演讲者介绍了自己，并解释说他将讨论如何使用现有的用于编程相关活动的模型。他强调了设置必要工具以利用这些模型的重要性。
设置必要工具
演讲者提到了两个必要的工具：Ollama和MsTY。他提到了他之前的视频，解释了如何安装和使用这些工具。当前视频的主要目的是解释如何设置专门用于编程辅助的公开大型模型。
公开可用的大型语言模型
演讲者解释了如何找到专门用于编程辅助的公开大型语言模型。他演示了如何在Ollama上搜索这些模型，并提到了检查模型更新频率的重要性。
选择最佳模型
演讲者讨论了选择模型时需要考虑的因素，包括参数数量和模型最近的更新时间。他解释说，参数数量会影响模型的性能，通常参数越多，提供的帮助越好。
工作示例：生成代码
演讲者演示了如何使用所选模型生成代码。他要求模型提供用于生成TLS证书的Python代码，并收到了所需的代码。
测试生成的代码
演讲者测试了生成的代码，并要求模型对其进行修改以包含额外功能。他演示了模型如何记住上下文并根据请求生成新代码。
构建和推送Docker镜像
演讲者解释了如何为生成的代码构建Docker镜像并将其推送到Docker Hub。他演示了使用建模工具使这个过程变得简单。
部署Docker镜像
演讲者演示了如何使用Minikube在Kubernetes上部署Docker镜像。他解释了在本地部署和测试时使用Minikube的好处。
结论和最终想法
演讲者总结了编程助手在提高生产力方面的潜力。他鼓励观众探索不同的模型和工具，找到最适合他们的方法。他还提到选择模型时考虑参数数量和更新频率的重要性。
最后的话
演讲者感谢观众观看，并邀请反馈和建议。他鼓励观众保持健康，不断学习新事物。
