Redação YTI&W-News
🌐 Introdução ao Local Code Completion
O Local Code Completion é uma abordagem revolucionária para a assistência de código que permite aos desenvolvedores criar pipelines de completar código offline, sem a necessidade de conexão com servidores remotos. Com a evolução dos modelos de código abertos e ferramentas como Ollama e Continue, é possível criar pipelines de completar código localmente em menos de 30 minutos com LLM Stack.
A importância do Local Code Completion reside na necessidade de manter a segurança e a conformidade dos projetos de software. Ao usar modelos de código abertos, os desenvolvedores podem controlar exatamente como o código é processado e armazenado, evitando problemas de segurança e conformidade. Além disso, o Local Code Completion permite que os desenvolvedores trabalhem offline, sem a necessidade de conexão com servidores remotos, o que é especialmente útil em ambientes restritos.
Com Ollama e Continue, os desenvolvedores podem criar pipelines de completar código localmente que sejam eficientes e produtivos. Ollama é uma ferramenta de modelagem de código que permite aos desenvolvedores criar e gerenciar modelos de código abertos, enquanto Continue é uma extensão do VS Code que fornece uma interface de usuário para os modelos de código abertos.
Neste artigo, vamos explorar como criar pipelines de completar código localmente com Ollama e Continue, e como isso pode resolver problemas de segurança e conformidade nos projetos de software.
Benefícios do Local Code Completion
O Local Code Completion oferece vários benefícios para os desenvolvedores, incluindo:
* Segurança: Ao usar modelos de código abertos, os desenvolvedores podem controlar exatamente como o código é processado e armazenado, evitando problemas de segurança.
* Conformidade: O Local Code Completion permite que os desenvolvedores trabalhem offline, sem a necessidade de conexão com servidores remotos, o que é especialmente útil em ambientes restritos.
* Produtividade: O Local Code Completion permite que os desenvolvedores criem pipelines de completar código localmente que sejam eficientes e produtivos.
Requisitos e Hardware
Para criar pipelines de completar código localmente com Ollama e Continue, os desenvolvedores precisam de:
* Sistema operacional: macOS, Linux ou Windows
* RAM: 16 GB ou mais
* Processador: Multi-core
* Ferramentas: Ollama e Continue
Criando Pipelines de Completar Código Localmente
Para criar pipelines de completar código localmente com Ollama e Continue, os desenvolvedores precisam seguir os seguintes passos:
1. Instalar Ollama e Continue
2. Criar um modelo de código aberto com Ollama
3. Configurar a extensão Continue no VS Code
4. Criar um pipeline de completar código localmente com Ollama e Continue
Conclusão
O Local Code Completion é uma abordagem revolucionária para a assistência de código que permite aos desenvolvedores criar pipelines de completar código offline, sem a necessidade de conexão com servidores remotos. Com a evolução dos modelos de código abertos e ferramentas como Ollama e Continue, os desenvolvedores podem criar pipelines de completar código localmente que sejam eficientes e produtivos, e resolver problemas de segurança e conformidade nos projetos de software.
🚫 Riscos do Code Completion Baseado em Nuvem
O uso de code completion baseado em nuvem pode trazer vários riscos, incluindo:
Vazamento de Dados
Quando você usa um code completion baseado em nuvem, seu editor envia o contexto do código para um servidor remoto para inferência. Esse contexto pode incluir informações confidenciais, como chaves de API, padrões de arquitetura interna e implementações de recursos não lançados. O vazamento dessas informações pode ser prejudicial para a segurança da sua organização.
Exposição de Propriedade Intelectual
Além disso, o uso de code completion baseado em nuvem pode expor a propriedade intelectual da sua organização. Isso pode incluir informações sobre a estrutura do seu código, algoritmos e técnicas de desenvolvimento. Essas informações podem ser usadas por concorrentes para desenvolver soluções semelhantes.
Problemas de Conformidade Regulatória
Outro risco do uso de code completion baseado em nuvem é a possibilidade de violar as regulamentações de conformidade. Isso pode incluir a violação de acordos de privacidade, a exposição de informações confidenciais e a violação de leis de proteção de dados. Além disso, o uso de code completion baseado em nuvem pode ser considerado uma violação de políticas de segurança da informação.
Exemplo de Código
// Exemplo de código que envia informações confidenciais para um servidor remoto
const api_key = 'minha_chave_api';
const contexto = 'minha_informação_confidencial';
fetch('https://meu-servidor.com/inferencia', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({ api_key, contexto }),
});
Para evitar esses riscos, é recomendável usar code completion local, que permite que você controle o acesso ao seu código e às informações confidenciais.
Benefícios do Code Completion Local
Além de evitar os riscos mencionados acima, o code completion local oferece vários benefícios, incluindo:
- Controle total sobre o acesso ao seu código;
- Segurança aumentada para informações confidenciais;
- Conformidade regulatória garantida;
- Desempenho melhorado devido à falta de rede;
- Flexibilidade para personalizar o código completion para atender às necessidades da sua organização.
Em resumo, o code completion local é uma opção mais segura e confiável do que o code completion baseado em nuvem, oferecendo controle total sobre o acesso ao seu código e às informações confidenciais.
🔩 Arquitetura do Local LLM Stack
O Local LLM Stack é uma arquitetura que permite a execução de modelos de linguagem de forma local, sem a necessidade de envio de dados para servidores remotos. A arquitetura é composta por três componentes principais: VS Code, Continue e Ollama.
VS Code
O VS Code é o editor de código que executa a extensão Continue, que atua como cliente para o modelo de linguagem local. A extensão Continue envia solicitações HTTP para o Ollama, que executa o modelo de linguagem localmente.
Continue
O Continue é a extensão do VS Code que atua como cliente para o modelo de linguagem local. Ele envia solicitações HTTP para o Ollama e recebe as respostas do modelo de linguagem local. O Continue também gerencia a configuração do modelo de linguagem e ajusta as configurações para otimizar a experiência de uso.
Ollama
O Ollama é o servidor local que executa o modelo de linguagem. Ele recebe as solicitações do Continue e executa o modelo de linguagem localmente, retornando as respostas para o Continue. O Ollama também gerencia a carga do modelo de linguagem e ajusta as configurações para otimizar a experiência de uso.
Fluxo de Trabalho
O fluxo de trabalho do Local LLM Stack é o seguinte:
- VS Code envia solicitações HTTP para o Continue.
- O Continue envia solicitações HTTP para o Ollama.
- O Ollama executa o modelo de linguagem localmente e retorna as respostas para o Continue.
- O Continue recebe as respostas do Ollama e as apresenta ao usuário.
A arquitetura do Local LLM Stack permite a execução de modelos de linguagem de forma local, sem a necessidade de envio de dados para servidores remotos. Isso torna a experiência de uso mais rápida e segura, e permite que os usuários trabalhem com modelos de linguagem de forma mais eficiente.
Ollama é a ferramenta que permite a execução de modelos de linguagem de forma local. Ele é responsável por gerenciar a carga do modelo de linguagem e ajustar as configurações para otimizar a experiência de uso.
Continue é a extensão do VS Code que atua como cliente para o modelo de linguagem local. Ele envia solicitações HTTP para o Ollama e recebe as respostas do modelo de linguagem local.
VS Code é o editor de código que executa a extensão Continue. Ele é responsável por apresentar as respostas do modelo de linguagem local ao usuário.
📈 Configuração e Otimização do Local Code Completion
Instalação do Ollama e do Continue
Para configurar o Local Code Completion, você precisará instalar o Ollama e o Continue. O Ollama é um servidor local que executa modelos de linguagem de marcação (LLM), enquanto o Continue é uma extensão do VS Code que permite a integração com o Ollama.
Para instalar o Ollama, você pode usar o seguinte comando:
brew install ollamaEm sistemas Linux, você pode usar o seguinte comando:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shEm sistemas Windows, você pode baixar o instalador do Ollama do site oficial e seguir as instruções de instalação.
Configuração do Continue
Para configurar o Continue, você precisará criar um arquivo de configuração chamado `config.json` no diretório de configuração do Continue. Esse arquivo deve conter as seguintes informações:
{
"models": [
{
"title": "Qwen2.5-Coder 7B (Chat)",
"provider": "ollama",
"model": "qwen2.5-coder:7b",
"apiBase": "http://localhost:11434",
"contextLength": 32768
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Qwen2.5-Coder 7B (Autocomplete)",
"provider": "ollama",
"model": "qwen2.5-coder:7b",
"apiBase": "http://localhost:11434",
"contextLength": 4096
},
"tabAutocompleteOptions": {
"debounceDelay": 500,
"maxPromptTokens": 2048,
"multilineCompletions": "always",
"useCache": true
},
"requestOptions": {
"timeout": 30000
},
"allowAnonymousTelemetry": false
}Otimização do Desempenho
Para otimizar o desempenho do Local Code Completion, você pode ajustar as seguintes configurações:
- Reduzir o contexto de completion para 2048 ou 1024 tokens
- Pular para uma variante de quantização Q4
- Aumentar o atraso de debounce para 750ms
- Criar um modelo personalizado com parâmetros ajustados
Além disso, você pode verificar se o modelo está carregado e se as camadas de GPU estão sendo offloadadas usando o comando `ollama ps`.
Testando e Otimizando a Experiência
Para testar e otimizar a experiência do Local Code Completion, você pode seguir os seguintes passos:
- Abrir um arquivo de código no VS Code
- Digitar um função e pausar
- Pressionar Tab para aceitar a completion
- Escapar para desfazer a completion
Se as completions estiverem lentas, você pode ajustar as configurações de contexto e atraso de debounce para melhorar o desempenho.
Adicionando Chat e Q&A Contextual
Para adicionar chat e Q&A contextual ao Local Code Completion, você pode seguir os seguintes passos:
- Atualizar o arquivo de configuração do Continue para incluir um modelo de chat
- Definir o modelo de chat como o modelo padrão para completions de chat
- Configurar o modelo de chat para incluir contexto de código e terminal
Além disso, você pode usar o comando `ollama create` para criar um modelo personalizado com parâmetros ajustados para melhorar a qualidade das completions de chat.
🤔 Comparação de Modelos e Desempenho Real
Modelos Disponíveis para Local Code Completion
Existem vários modelos disponíveis para Local Code Completion, cada um com suas forças e fraquezas. Aqui estão alguns dos principais modelos:
- Qwen2.5-Coder: Este modelo tem 7 bilhões de parâmetros e oferece uma boa qualidade-to-tamanho razão. Ele é ideal para web desenvolvimento em TypeScript ou Python.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite: Este modelo tem 2,4 bilhões de parâmetros ativos e 16 bilhões de parâmetros totais. Ele é ideal para projetos com longo contexto e é capaz de lidar com arquiteturas de mistura de especialistas.
- Code Llama: Este modelo tem 7 bilhões de parâmetros e é um baseline estável e bem testado. Ele é ideal para desenvolvedores que precisam de uma solução confiável.
- StarCoder2: Este modelo tem 7 bilhões de parâmetros e oferece suporte a múltiplos idiomas. Ele é ideal para desenvolvedores que precisam de uma solução que possa lidar com diferentes linguagens de programação.
Desempenho Real do Local Code Completion
O desempenho real do Local Code Completion é difícil de medir, pois depende de muitos fatores, incluindo a complexidade do código, a quantidade de contexto disponível e a capacidade do modelo de lidar com diferentes linguagens de programação. No entanto, aqui estão alguns resultados de teste que demonstram o desempenho real do Local Code Completion:
| Modelo | Parâmetros | HumanEval pass@1 | Context Window | Desempenho Real |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder | 7 bilhões | ~83% | 128K | Excelente desempenho em web desenvolvimento em TypeScript e Python |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite | 2,4 bilhões (ativos) / 16 bilhões (totais) | ~80% | 128K | Excelente desempenho em projetos com longo contexto |
| Code Llama | 7 bilhões | ~33% | 16K | Desempenho estável e bem testado, mas limitado |
| StarCoder2 | 7 bilhões | ~35% | 16K | Desempenho razoável em múltiplos idiomas |
Conclusão
O Local Code Completion é uma solução poderosa para desenvolvedores que precisam de ajuda com código, mas que não podem ou não querem enviar seu código para servidores remotos. Os modelos disponíveis oferecem uma variedade de opções para diferentes necessidades e preferências. Embora o desempenho real do Local Code Completion possa variar dependendo das circunstâncias, os resultados de teste demonstram que é uma solução confiável e eficaz.
Recursos Adicionais
Para mais informações sobre os modelos disponíveis e como usá-los, consulte as seguintes fontes:
Fonte de Referência: sitepoint.com.
Curadoria e Adaptação: Redação Yassutaro Developers.
Redação YTI&W-News
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