Tekoäly muuttaa tapaamme kirjoittaa ja ymmärtää koodia, ja yksi viimeaikaisista kehityssuunnista on paikallisten tekoälypohjaisten koodiassistenttien käyttö. Pilvipohjaisista ratkaisuista poiketen assistentit toimivat suoraan omalla koneellasi, mikä tarjoaa enemmän yksityisyyttä, nopeutta ja joustavuutta. Parasta on se, että ne ovat ilmaisia.
Vaikka avoimen lähdekoodin mallit eivät välttämättä yllä aivan samalle tasolle kuin jotkut kaupalliset mallit, ne kehittyvät nopeasti ja vastaavat usein monien kehittäjien tarpeisiin.
Mitä assistenteista on hyvä tietää, miksi ne kannattaa ottaa käyttöön ja kuinka ne asennetaan?
Mikä on paikallinen tekoälypohjainen koodiassistentti?
Paikallinen tekoälypohjainen koodiassistentti on tekoälyllä toimiva työkalu, joka on suunniteltu auttamaan koodin kirjoittamisessa, virheenkorjauksessa ja optimoinnissa. Se integroituu suoraan ohjelmointiympäristöösi (Alvi, 2024).
Sen sijaan, että ne ottaisivat yhteyttä ulkoisiin palvelimiin, paikalliset tekoälyassistentit hyödyntävät tietokoneellesi asennettuja suuria kielimalleja (LLM). Näitä malleja käytetään koodauksen tehtävissä, kuten koodin täydentämisessä, koodin analysoinnissa ja dokumentaation luomisessa.
Paikalliset assistentit toimivat yleisissä ohjelmointiympäristöissä, kuten Visual Studio Codessa (VS Code), ja voivat parantaa työskentelyä ilman erillisiä sovelluksia. VS Code -laajennukset, kuten Cline, huolehtivat viestinnästä tekoälymallin ja ohjelmointiympäristösi välillä (Cline, n.d.).
Miksi ajaa koodiassistenttia paikallisesti?
Paikallisen tekoälyassistentin käyttäminen tarjoaa useita etuja pilvipohjaisiin ratkaisuihin verrattuna. Pilvipohjaisissa ratkaisuissa on yleensä tilausmaksuja, mutta paikalliset ratkaisut ovat usein ilmaisia, koska tarjolla on monia avoimen lähdekoodin malleja ja alustoja.
Paikalliset tekoälyassistentit ovat myös yksityisempiä ja turvallisempia. Kun tekoäly pyörii omalla koneellasi ja arkaluonteinen koodi ja data pysyvät paikallisina, tietovuotojen riskit ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvät kysymykset vähenevät.
Lisäksi paikalliset ratkaisut voivat tarjota nopeammat vasteajat, koska pyyntöjä ei tarvitse lähettää verkon yli. Mallien vasteaika (inferenssi) riippuu laitteistosta, jolla niitä ajetaan (Benefits of Local Large Language Models, 2024).
Mitä tarvitset aloittaaksesi?
Paikallisen tekoälypohjaisen koodiassistentin asentaminen vaatii jonkin verran alkuvalmisteluja.
Tarvitset riittävän suorituskykyisen laitteiston. Suurten kielimallien ajaminen paikallisesti vaatii kohtuullista laskentatehoa. Näytönohjainta, jossa on riittävästi VRAM-muistia, suositellaan usein parhaan suorituskyvyn saavuttamiseksi. Myös pelkkää prosessoria (CPU) voi käyttää, mutta se on huomattavasti hitaampi vaihtoehto (Allman, 2024).
Tarvitset myös ohjelmiston. Ollaman kaltaiset työkalut tai vastaavat alustat tarjoavat infrastruktuurin paikallisten LLM-mallien ajamiseen. Näiden ohjelmistopaketit sisältävät valmiiksi konfiguroidut ympäristöt, jotta asennus olisi yksinkertaisempaa. Ollama toimii Windowsissa, Linuxissa ja macOS:ssä (Ollama, n.d.).
Ollamalla on pitkä lista malleja, joista valita. Kannattaa valita malli, joka vastaa laitteistosi vaatimuksia ja on optimoitu koodaustehtäviin. Monet mallit, kuten Qwen 2.5 tai LLama 3.2, ovat saatavilla useassa eri koossa. Pienempien mallien laitteistovaatimus on pienempi, mutta niiden koodauskyvykkyys on rajallisempaa verrattuna suurempiin malleihin. Jos aiot käyttää mallia kaupallisiin tarkoituksiin, muista tarkistaa sen lisenssi.
Jotta saat Ollaman ja valitun mallin toimimaan ohjelmointiympäristösi kanssa, sinun tulee asentaa laajennuksia valitsemallesi IDE:lle. Jotkin IDE:t, kuten Cursor (ei ilmainen), sisältävät sisäänrakennetun tekoälyintegraation. Toisiin, esimerkiksi VS Codeen, voi asentaa Cline-tyylisiä laajennuksia, jotta tekoälyavustaja toimii editorissasi.
Nyt on hyvä hetki kokeilla paikallista tekoälypohjaista koodiassistenttia ja tutustua siihen, miten se muuttaa tapoja työskennellä ja luoda koodia.
Lähteet
- Allman, J. (2024). Tech Primer: What hardware do you need to run a local LLM? Puget Systems. https://www.pugetsystems.com/labs/articles/tech-primer-what-hardware-do-you-need-to-run-a-local-llm/
- Alvi, F. (2024). AI Coding Assistants in 2024: Choosing the Right Tool for Your Development Needs. OpenCV. https://opencv.org/blog/ai-coding-assistants/
- Benefits of Local Large Language Models. (2024). SideEffekt. https://sideeffekt.com/2024/07/20/benefits-of-local-large-language-models/
- Cline. (n.d.). Cline (prev. Claude Dev) – #1 on OpenRouter. Github. https://github.com/cline/cline
- Ollama. (n.d.). Ollama. Github. https://github.com/ollama/ollama
