Modèles GitHub expliqués

Découvrez comment utiliser les modèles GitHub pour expérimenter l’IA dans vos applications, des prototypes au déploiement.

Le monde du développement logiciel est en constante évolution, l’IA étant une avancée récente introduisant de nouvelles capacités et opportunités. Nous avons récemment discuté de la façon dont Les éditeurs de code basés sur l’IA peuvent transformer le processus de développement d’un utilisateuret dans cet article, nous explorons un nouvel outil : Modèles GitHub—une plateforme conçue pour aider les développeurs à expérimenter et à intégrer de manière transparente des fonctionnalités basées sur l’IA dans leurs projets. Dans les sections ci-dessous, nous présenterons certaines des fonctionnalités clés des modèles GitHub, montrant comment ils peuvent améliorer le prototypage, les tests et même le déploiement d’applications basées sur l’IA, le tout au sein de l’écosystème GitHub.

Découvrir les modèles d’IA

Un modèle d’IA est un système formé pour reconnaître des modèles, prendre des décisions ou générer du contenu basé sur de grands ensembles de données. Des exemples de modèles d’IA incluent des modèles de langage tels que GPT-4qui peut générer du texte de type humain et intégrer des modèles tels que Intégration de Cohereun modèle de représentation multimodal (texte, image) utilisé pour la recherche sémantique, la génération augmentée par récupération (RAG), la classification et le clustering.

GitHub Models offre un moyen simple de trouver des modèles d’IA via le Marché GitHub. Les développeurs peuvent explorer les modèles disponibles en accédant au Modèles dans la barre latérale, où chaque modèle est accompagné de descriptions, de capacités et d’informations de compatibilité.

Expérimenter dans la cour de récréation

Une fonctionnalité remarquable des modèles GitHub est le terrain de jeu interactif. Cet environnement permet aux utilisateurs d’affiner les paramètres du modèle et d’expérimenter les invites, acquérant ainsi une compréhension pratique des réponses de chaque modèle.

Dans le terrain de jeu, les utilisateurs peuvent modifier les paramètres des paramètres du modèle (par exemple, température, nombre maximum de jetons) pour voir l’impact des changements sur les réponses.

Les utilisateurs peuvent basculer entre Chat et Code vues pour voir les réponses et les sorties de code qui correspondent à leurs invites.

Et comparez même deux modèles côte à côte, ce qui facilite une vision plus claire des points forts de chaque modèle et les aide à sélectionner la meilleure solution pour des tâches spécifiques.

Le terrain de jeu est conçu pour être convivial pour les développeurs débutants et avancés, offrant un environnement à débit limité pour une expérimentation en toute sécurité sans avoir besoin d’une configuration locale.

Intégration de modèles avec l’API

GitHub propose également une API qui permet aux développeurs d’intégrer ces modèles d’IA directement dans leurs propres applications. Les développeurs peuvent utiliser l’API dans un environnement local ou sur un GitHub Espace de code. La configuration locale implique la création d’un jeton d’accès personnel GitHub, l’installation des dépendances nécessaires et l’utilisation d’un exemple de code pour exécuter les requêtes. Cette approche permet aux développeurs d’incorporer différents modèles dans leurs propres applications, facilitant ainsi le passage du prototype à la production.

GitHub Codespaces, quant à lui, fournit un environnement de développement basé sur le cloud, préconfiguré et disponible depuis n’importe quel appareil. Il permet aux développeurs d’ignorer complètement le processus de configuration locale, permettant ainsi une expérimentation rapide des modèles d’IA. Au sein d’un Codespace, les utilisateurs peuvent rapidement commencer à travailler dans un espace de travail entièrement équipé avec tous les outils et dépendances nécessaires déjà installés.

Tester des modèles dans Visual Studio Code

Pour ceux qui préfèrent travailler au sein de leur IDE, GitHub propose le Extension de la boîte à outils IA pour Code de Visual Studio. Cette extension intègre les modèles GitHub directement dans VS Code, permettant aux développeurs d’expérimenter des modèles sans quitter leur environnement de codage. Grâce à cette boîte à outils, les utilisateurs peuvent ouvrir l’extension, parcourir le catalogue de modèles et commencer à tester les modèles directement.

Conclure

Les modèles GitHub représentent une étape importante dans la démocratisation de l’IA pour les développeurs. En proposant des outils de découverte, d’expérimentation et de déploiement au sein de l’écosystème GitHub, GitHub permet aux développeurs d’explorer et de mettre en œuvre des solutions basées sur l’IA. Que vous soyez un débutant expérimentant sur le terrain de jeu ou un utilisateur avancé intégrant des modèles dans votre IDE, GitHub Models met l’IA à votre portée, permettant aux développeurs d’innover plus rapidement et plus efficacement.

Pour plus de détails sur les modèles GitHub, assurez-vous de consulter les ressources suivantes :