Pierwsze kroki z Lokalnym AI

Zbuduj własne, prywatne AI. Zobacz kompleksowe zestawienie poradników – od instalacji pierwszej aplikacji po zaawansowanych agentów. Sprawdź poradnik

AI Toolkit for Visual Studio Code – Nowoczesne narzędzie do tworzenia aplikacji AI

implementacje

AI Toolkit for Visual Studio Code

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, programiści potrzebują coraz bardziej zaawansowanych narzędzi wspierających tworzenie aplikacji AI. Microsoft odpowiada na te potrzeby wprowadzając AI Toolkit for Visual Studio Code.

Czym jest AI Toolkit?

AI Toolkit for Visual Studio Code to kompleksowe rozszerzenie zaprojektowane z myślą o programistach i inżynierach AI, którzy chcą efektywnie tworzyć aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję. Narzędzie umożliwia łatwe budowanie aplikacji i agentów AI poprzez rozwój i testowanie modeli generatywnych zarówno lokalnie, jak i w chmurze. Warto podkreślić, że rozszerzenie wspiera większość popularnych modeli genAI dostępnych obecnie na rynku, co daje programistom niespotykaną dotąd elastyczność.

Rozszerzenie to stanowi część ekosystemu narzędzi Microsoft dla deweloperów AI, uzupełniając wprowadzone wcześniej Windows AI Studio – platformę ułatwiającą lokalny rozwój i wdrażanie AI w systemie Windows. Dzięki prostemu interfejsowi użytkownika, programiści mogą z łatwością odkrywać i testować popularne modele AI bez konieczności zagłębiania się w skomplikowane konfiguracje.

Kluczowe funkcjonalności

AI Toolkit oferuje szereg zaawansowanych funkcji, które przyspieszają proces tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Rozszerzenie pozwala na pobieranie, testowanie, dostrajanie i wdrażanie modeli AI bezpośrednio z poziomu edytora VS Code. Do najważniejszych możliwości należą:

  • Interaktywny playground wspierający załączniki, wyszukiwanie w sieci i tryb myślenia, co umożliwia bardziej interaktywne eksperymentowanie z modelami
  • Możliwość uruchamiania wielu promptów w trybie wsadowym, co zwiększa efektywność testowania
  • Ewaluacja promptów w zestawie danych przy użyciu popularnych ewaluatorów
  • Dostrajanie (fine-tuning) i wdrażanie modeli AI bezpośrednio z interfejsu VS Code.

Praktyczne zastosowania

AI Toolkit znacząco upraszcza pracę programistów AI poprzez integrację całego cyklu rozwoju w jednym środowisku. W praktyce oznacza to, że deweloperzy mogą skupić się na tworzeniu wartościowych rozwiązań AI zamiast tracić czas na konfigurację i integrację różnych narzędzi. Rozszerzenie szczególnie dobrze sprawdza się w scenariuszach:

  • Tworzenia aplikacji wykorzystujących małe modele językowe (SLM) działające lokalnie
  • Testowania i porównywania różnych modeli AI pod kątem konkretnych zastosowań
  • Wdrażania hybrydowych rozwiązań AI wykorzystujących moc obliczeniową zarówno lokalną, jak i chmurową.

Jak zainstalować?

By zainstalować i przetestować modele należy zakładce Extensions wyszukać AI Toolkit for Visual Studio Code.

Wyszukiwanie wtyczki.

Jakie modele są dostępne?

W wtyczce są do wyboru modele uruchamiane lokalnie przez ollamę oraz ONNX, ale też hostowane przez GitHub jak i te hostowane przez Anthropic, OpenAI i Google.

Źródło/model
Przykładowe modele
Typ modelu
Tryb działania
Wymagania/licencja
GitHub-hosted Llama3, Phi-3, Mistral SLM, LLM Lokalnie/chmura Konto GitHub, open source
OpenAI ChatGPT (GPT-3.5, GPT-4) LLM Chmura Klucz API OpenAI
Anthropic Claude (Claude 2, Claude 3) LLM Chmura Klucz API Anthropic
Google Gemini LLM Chmura Klucz API Google
Microsoft Phi-3, Phi-3.5 SLM Lokalnie/chmura Zależnie od modelu
Meta Llama (Llama2, Llama3) LLM Lokalnie/chmura Zależnie od modelu
Mistral AI Mistral, Mixtral SLM, LLM Lokalnie/chmura Zależnie od modelu
Hugging Face Dowolne modele z katalogu HF SLM, LLM Lokalnie/chmura Konto HF, open source
Ollama Llama2, Llama3, Mistral, Phi-3 SLM, LLM Lokalnie (CPU/GPU/NPU) Zainstalowany Ollama
Bring Your Own Model DeepSeek R1, inne własne modele SLM, LLM Lokalnie/chmura Własna konfiguracja

Źródła

🧠 Utrwal wiedzę z tego artykułu!

Kliknij pojęcie, by przypomnieć sobie definicję.

Mixtral
?
Mixtral to rodzina zaawansowanych modeli językowych typu open-weight opracowanych przez firmę Mistral AI, wykorzystujących architekturę Sparse Mixture of Experts (SMoE)....
Czytaj pełną definicję
NPU
?
NPU (Neural Processing Unit) to wyspecjalizowany procesor zaprojektowany do efektywnego wykonywania zadań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Dzięki...
Czytaj pełną definicję
DeepSeek R1
?
DeepSeek R1 to otwartoźródłowy model sztucznej inteligencji specjalizujący się w zaawansowanym rozumowaniu, rozwiązywaniu problemów matematycznych oraz programowaniu. Został opracowany przy...
Czytaj pełną definicję
AI
?
Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów i programów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich...
Czytaj pełną definicję
Phi-3
?
Phi-3 to rodzina małych, wydajnych modeli językowych (SLM) opracowana przez Microsoft w ramach inicjatywy open-source, dostępna na platformie Hugging Face....
Czytaj pełną definicję
Phi-3.5
?
Phi-3.5 to rodzina lekkich, otwartoźródłowych modeli sztucznej inteligencji opracowanych przez Microsoft, które obejmują warianty mini, MoE oraz vision. Modele te...
Czytaj pełną definicję

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Powiązane posty

Powrót do góry