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LlamaCoder:使用提示词快速生成并发布小型web应用

综合介绍

LlamaCoder 是一个基于 Llama 3.1 和 Together AI 的开源代码生成工具。它可以通过简单的提示生成小型应用程序,适合开发者快速实现创意。LlamaCoder 提供了丰富的功能模块和灵活的自定义选项,支持多种编程语言和框架,帮助用户高效地完成代码开发任务。

LlamaCoder:使用提示词快速生成并发布小型web应用-1


 

LlamaCoder:使用提示词快速生成并发布小型web应用-1

 

 

功能列表

  • 代码生成:通过简单的提示生成完整的应用程序代码。
  • 多语言支持:支持多种编程语言,如 Python、JavaScript 等。
  • 自定义选项:提供丰富的自定义选项,用户可以根据需求调整生成代码的参数。
  • 代码沙盒:集成 Sandpack 代码沙盒,方便用户在线测试和调试代码。
  • 观察功能:使用 Helicone 进行代码观察和分析。
  • 网站分析:集成 Plausible 进行网站流量分析。

 

 

使用帮助

安装流程

  1. 克隆仓库:
    git clone https://github.com/nutlope/llamacoder
    
  2. 创建 .env 文件并添加 Together AI API 密钥:
    TOGETHER_API_KEY=your_api_key
    
  3. 安装依赖并运行本地开发环境:
    npm install
    npm run dev
    

使用指南

  1. 代码生成
    • 打开 LlamaCoder 网站或本地运行的应用程序。
    • 在提示框中输入您的应用程序需求描述。
    • 点击“生成代码”按钮,LlamaCoder 将自动生成相应的代码。
  2. 多语言支持
    • 在生成代码时,可以选择所需的编程语言。
    • LlamaCoder 支持多种语言,确保生成的代码符合您的需求。
  3. 自定义选项
    • 在生成代码前,可以通过设置界面调整生成参数,如代码风格、库依赖等。
    • 这些选项可以帮助您生成更符合项目需求的代码。
  4. 代码沙盒
    • 生成代码后,可以直接在集成的 Sandpack 代码沙盒中进行测试和调试。
    • 代码沙盒提供了实时预览和错误提示功能,方便用户快速定位和修复问题。
  5. 观察功能
    • 使用 Helicone 进行代码观察和分析,了解代码的性能和运行情况。
    • 观察功能可以帮助用户优化代码,提高应用程序的效率。
  6. 网站分析
    • 集成 Plausible 进行网站流量分析,帮助用户了解网站的访问情况和用户行为。
    • 网站分析功能提供了详细的数据报表,方便用户进行数据驱动的决策。

示例

假设您想生成一个简单的 To-Do List 应用程序,可以按照以下步骤操作:

  1. 在提示框中输入“生成一个简单的 To-Do List 应用程序”。
  2. 选择编程语言(如 JavaScript)。
  3. 点击“生成代码”按钮,LlamaCoder 将生成相应的代码。
  4. 在 Sandpack 代码沙盒中测试和调试生成的代码。
  5. 使用 Helicone 观察代码的性能,并通过 Plausible 分析网站流量。

通过以上步骤,您可以快速生成并优化一个功能齐全的 To-Do List 应用程序。

 

 

使用 Together AI 的 LlamaCoder 从提示生成完整的应用程序

Together AI,领先的AI加速云平台,帮助开发者和企业无缝设计、开发和管理其基于开源模型的整个生成式AI生命周期,例如 Llama。

为了激发基于Llama进行开发的开发者,Together AI 创建了 LlamaCoder应用程序——一个开源的Web应用程序,允许用户使用Llama 3.1 405B从提示生成完整的应用程序。

自发布以来的短短一个月内,Together AI 已成为病毒式的热门产品。超过 2,000 个 GitHub 星标和数百名开发者克隆了该仓库,并且使用 LlamaCoder 生成了超过 200,000 个应用程序。

“开发者们非常喜欢它,” Together AI 的开发者关系负责人、软件工程师 Hassan El Mghari 说道。“看到人们仅通过提示生成测验应用、番茄钟、预算应用等并根据自己的需求进行定制,真是不可思议。这真正展示了 Llama 3.1 405B 的强大功能。”

在此示例中,Llamacoder 正在构建一个历史测验应用。

他补充道,Llama 3.1 405B 是首个在这个特定编码用例中表现出色的开源模型。Together AI 还开发了许多其他使用 Llama 3.1 的示例应用程序,包括 LlamaTutor,一个帮助人们学习的应用程序,和 TurboSeek,一个由AI驱动的搜索引擎。

“Llama 模型推动了开源大语言模型的边界,能够与最佳闭源模型媲美,同时为负责任的开发提供了安全工具,”El Mghari 说道。他还提到,Llama 3.1 405B 在一般知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面的尖端能力,有潜力迅速加速开发者和企业对开源AI的采用。

每个新版本扩展更多使用场景

超过 150,000 名开发者和公司使用 Together 平台来处理广泛的使用场景,包括游戏、客户服务、基准测试和摘要生成。虽然他们使用 Together 平台来驱动生成式AI应用程序,但每个开发者和公司保留其微调权重的所有权,并可以将其下载用于其他使用场景。

在此示例中,Llamacoder 正在构建一个预算应用程序。

“我们的愿景是以最快的速度将研究创新带入生产环境。基于我们领先的推理优化研究,Together 推理引擎利用了包括 FlashAttention-3 内核、基于 RedPajama 的定制预测器以及市场上最精确的量化技术等创新,”El Mghari 说道。“这些进步使开发者能够在生产规模上,以无与伦比的性能、准确性和成本效益,构建和运行基于 Llama 3.1 模型的生成式 AI 应用程序。”

这一切的实现得益于开放的方式。El Mghari 说道,许多使用 Together AI 的公司从闭源提供商转移过来,因为他们渴望享受开源带来的好处。

“开源AI对AI社区来说是一个游戏规则改变者,”他说道。“这符合所有开发者的最佳利益,并将导致最快的进步和创新。除此之外,它使组织能够真正拥有他们的数据和模型,并拥有完全的灵活性,而不是被锁定。”

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