当谈到代码自动补全和辅助编程工具时，GitHub Copilot是一个备受推崇的选择。然而，有时我们可能希望在本地环境中构建一个类似的解决方案，以便更好地控制数据和隐私，更重要的是Llama3是免费，而Github Copilot是收费的。本文将分享如何基于Llama3和CodeGPT这两个强大的开源项目，搭建自己的本地Copilot。
部署Llama3模型
在超越GPT-3.5!Llama3个人电脑本地部署教程中我已经分享过如何使用Ollama在本地部署Llama3模型，本文不再赘述。
安装CodeGPT扩展
打开Visual Studio Code，转到扩展标签页。搜索“CodeGPT”并安装这个扩展。CodeGPT是一个可以使用多种大语言模型辅助代码编程的插件。
注意：要认证发布者是CodeGPT，不要安装CSDN发布的！
设置Llama3为CodeGPT默认模型
安装完CodeGPT之后，VSCode左侧会出现CodeGPT的产品图标，按照下图设置Llama3为CodeGPT使用的模型。
测试
下面是笔者的测试截图，可以看到模型工作正常，提供了一个Echo Server例子：
在日常开发中，我们可以在任意源码处点击右键让CodeGPT对代码进行解释或者优化。
与收费的GitHub Copilot不同，Llama3提供了免费的解决方案，并且我们可以更好地控制数据和隐私。通过安装Llama3模型和CodeGPT扩展，我们能够在本地环境中享受到强大的代码辅助功能。无论是解释代码还是进行优化，CodeGPT都能为我们提供准确而实用的建议。
希望本文对你构建自己的本地Copilot有所帮助，让你在编程过程中更高效、更愉快！
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
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三、大模型经典PDF籍
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话术一
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