privy 다운로드 - privy 소스 코드 다운로드

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옥외 변소

로컬에서 실행되는 Github Copilot에 대한 오픈 소스 대안.

아직 완료하지 않은 경우 다음 플랫폼 중 하나를 선택하여 시스템에서 LLM을 현지에서 실행하십시오.

코드 완료 및 채팅 기능을 위해 LLM을 별도로 구성해야합니다. 우리가 추천하는 인기있는 LLM 중 일부는 다음과 같습니다. 하드웨어 기능을 기반으로 모델의 크기 (예 : 1.3b, 7b, 13b 또는 34b)를 선택하십시오.

Benchllama를 사용하여 로컬 LLM을 평가하여 모델을 선택할 수도 있습니다.

Visual Studio Code Marketplace 또는 Open VSX 레지스트리에서 Privy Extension을 설치할 수 있습니다.

Privy Extension 설정 에서 다음 옵션을 설정하십시오.

privy.provider ( required ) : LLMS를 로컬로 실행하는 데 사용되는 플랫폼을 선택하십시오. OpenAI 사용에 대한 지원이 있지만 솔루션의 개인 정보 측면에 영향을 미칩니다. 기본값은 Ollama 입니다.
privy.providerurl ( required ) : LLMS를 로컬로 실행하는 데 사용되는 플랫폼의 URL. 기본값은 http://localhost:11434 입니다.
privy.autocomplete.Mode : 자동 완성 기능을 활성화/비활성화하려면이 설정을 사용하십시오.
privy.autocomplete.Model : 자동 완성에 사용하려는 로컬 올라마 모델의 이름을 입력하십시오. 지원되는 형식은 DeepSeek Coder, LLAMA 및 안정적인 코드입니다. 우리는 DeepSeek 코더를 선택했습니다 : 1.3B-베이스는 최소량의 VRAM이 필요합니다. 하드웨어 설정에 따라 사용자 정의 할 수 있습니다.
privy.autocomplete.debouncewait : 다음 완료를 밀리 초로 트리거하기 전에 시간 간격을 설정하는 데 사용하십시오. 기본값은 300ms입니다.
privy.model : 채팅하려는 LLM을 선택하십시오. 현재 Deepseek, Mistral 및 Codellama를 지원합니다. 다른 LLM을 사용하려면 custom 선택하고 privy.customModel 구성하십시오.
Privy.custommodel : Ollama에서 실행되는 다른 모델을 선택하려면 이름을 입력하십시오.

바로 가기 (Mac)	설명
`Alt +` (Windows/Linux의 경우) 또는 `Cmd +` (Mac의 경우)	인라인 코드 완료를 트리거합니다
`Ctrl + Alt + c` (Windows/Linux의 경우) 또는 `Ctrl + Cmd + c` (Mac)	채팅을 시작하십시오

이러한 개념을 이해하면 Privy를 최대한 활용하는 데 도움이됩니다.

구체적입니다 . 예를 들어 코드 변경을 요청할 때 구체적인 이름을 포함하고 원하는 결과를 설명합니다. 모호한 참조를 피하십시오.
컨텍스트를 제공하십시오 . 기본 질문에 대한 프로그래밍 언어 ( "ROST") 또는 기타 관련 컨텍스트를 포함시킬 수 있습니다. 코드 설명 및 오류 진단을위한 의미있는 코드 스 니펫을 선택할 수 있습니다.
대답을 맹목적으로 신뢰하지 마십시오 . Privy가 귀하의 질문에 응답 할 수있는 큰 단계입니다. 부정확 한 답변으로, 특히 잘 알려진 주제에 대해 이야기 할 때 또는 대화가 너무 상세하게 될 때 응답 할 수 있습니다.
다른 주제에 대해 다른 채팅 스레드를 사용하십시오 . 특정 주제를 가진 짧은 스레드는 Privy가보다 정확하게 반응하는 데 도움이됩니다.

Rubberduck AI-이 프로젝트는 Rubberduck AI의 작품에서 크게 영감을 받았으며, 우리는 그 위에 구축 한 것에 대해 그들에게 빚을지고 있습니다. 다음은이 프로젝트의 기고자 목록이며 우리는 진심으로 감사합니다.