Nesse vídeo, exploramos a possibilidade de usar o LM Studio, uma ferramenta que permite baixar e executar vários modelos de linguagem em nosso computador. Um desses modelos é o Code Lhama, um modelo de código específico baseado no modelo LLaMA da Meta. Embora tenhamos enfrentado alguns problemas técnicos durante a configuração, podemos resolver esses problemas com mudanças simples na diretório padrão.
Depois de configurar o modelo, podemos testá-lo pedindo que gere um código Python para imprimir números de 1 a 100. Embora o modelo seja lento, podemos mejorar a performance usando outro modelo, o Mistral, que é conhecido por sua velocidade. No entanto, também enfrentamos problemas com o diretório de cache, que também podem ser resolvidos com mudanças simples nas configurações.
Além disso, é possível desativar o cache ou carregar o modelo como um servidor. Isso pode ser feito com o Codilhama, um pré-requisito para o AutoGen. Embora tenhamos enfrentado um erro durante a configuração do servidor, o serviço continua funcionando.
Em resumo, configuramos com sucesso um modelo de linguagem local grande (LLM) usando software de código aberto. O próximo passo será fazer com que o AutoGen se comunique com o LLM, o que será abordado no próximo vídeo.