are-copilots-local-yet学习资料汇总 - 探索本地LLM Copilots的前沿技术

📚 项目背景

are-copilots-local-yet 是一个GitHub项目,旨在收集和评估本地运行的AI编程助手(Copilots)相关工具和技术。随着大型语言模型(LLM)的发展,在本地机器上运行AI编程助手变得可行,这为开发人员提供了更多的隐私保护和灵活性。

本项目追踪了当前本地Copilots的发展趋势和最新进展,涵盖了代码补全、项目生成、Shell辅助、自动修复Bug等多个方面。

🧩 编辑器扩展

该项目收集了多个用于代码补全的编辑器扩展,包括:

• Tabby: 支持VSCode、Vim和IntelliJ的代码补全工具
• turbopilot: 基于fauxpilot的VSCode扩展,支持FIM
• localpilot: 可轻松在本地托管模型的实用工具

这些扩展为开发者提供了在本地运行AI编程助手的选择。

🛠️ 项目生成工具

除了代码补全,项目还收录了一些用于从规范生成项目的工具:

• gpt-engineer: 可根据需求描述生成完整项目
• continue: VSCode扩展,支持基于任务的自动补全
• aider: 终端中的AI结对编程工具

这些工具可以帮助开发者快速启动新项目或实现特定功能。

🗨️ 聊天接口

项目还包含了一些具有Shell/REPL/notebook访问能力的聊天接口:

• open-interpreter: OpenAI的Code Interpreter的开源本地实现
• gptme: 支持开源模型的聊天接口

这些工具为开发者提供了更灵活的交互方式。

🤖 相关模型

项目还列出了一些适用于本地Copilot的模型:

• CodeLlama: Facebook推出的代码生成模型
• WizardCoder: 基于Starcoder微调的模型
• Starcoder: 支持80多种编程语言的大型代码模型

这些模型为本地Copilots提供了强大的基础。

📚 数据集

对于想要训练自己模型的开发者,项目还收集了相关的数据集信息:

• The Stack: 包含358种编程语言的大规模代码数据集

总结

are-copilots-local-yet 项目为开发者提供了丰富的本地AI编程助手相关资源。尽管目前本地Copilots仍处于早期阶段,但随着模型和工具的不断改进,我们有望迎来代码补全工具的新纪元。开发者可以通过本项目持续关注这一领域的最新进展,并尝试将这些工具整合到自己的开发工作流中。