给出一些可能有用的方法辅助大家写代码。
方法一:MATLAB软件+LLM (不太懂配置的同学们为了省事可以主要用这个方法)
方法一特别针对本门MATLAB教学课程,给出一种辅助ai工具的操作指南。MATLAB中可以安装MatGPT插件,该插件通过调用ChatGPT的API,实现在MATLAB中与Chat GPT对话的功能。但是由于调用API需要收费,因此使用MatGPT这类插件的成本还是略显高昂。下面提出一种免费的替代方案:在本地配置免费的大模型,实现MATLAB(R2024a及以上版本)内与LLM进行免费对话。
首先去github上找到该项目:llms-with-matlab,如图1所示(有同学不会科学上网登不上Github没关系,后面所有涉及到下载的东西都有安装包,可以问我要)
图1 Github项目界面
打开你的powershell (或者cmd:键盘上按下win键+R键,再输入"cmd")<看一下我附上的超链接,知道一下什么是powershell>。切换到你想到达的,指定目标文件位置,切换命令如下(我在D盘下新建了一个"matlab_project"文件夹,然后现在切换到了这个位置):
cmd
cd D:/matlab_project
然后输入:
cmd
git clone https://github.com/matlab-deep-learning/llms-with-matlab.git
等待克隆成功即可。有些同学可能没有git,那就直接在github项目页面,点击下载zip文件,把它下载到指定位置再解压。
图2 Github项目下载ZIP
接下来打开你的 MATLAB 2024 并导航到克隆存储库的目录,如图3所示:
图3 MATLAB界面
然后在MATLAB的命令行窗口中,使用addpath将目录添加到 MATLAB 路径:
cmd
addpath("D:/matlab_project\llms-with-matlab")
好,到这里可以先不管MATLAB的事情了,我们需要回到github的llms-with-matlab项目,如图4所示,我们点击Ollama的链接。
图4 Ollama界面1
图5 Ollama界面2
现在跳转到了Ollama的说明文档界面。框住那段话意思大概是说,我们要用大语言模型的话,需要先下载一个Ollama软件,然后"pull"一个大语言模型。那我们现在点击说明文档上标蓝色的"Ollama",跳转到其软件下载界面,直接Download(同上,有需要的同学可以直接问我要安装包)。下载完以后,你会发现一个羊驼模样的快捷程序。
第一次下载好以后,我印象他是会直接跳出来一个powershell。我们现在只是下载好了软件,并没有pull可以用的大语言模型。所以现在直接在powershell中输入"ollama pull llama3.2",会有如下运行结果。
图6 Ollama终端pull大模型
拉取成功后,你可以直接在这个powershell里输入"ollama run llama3.2",就可以和大语言模型交流了。
很好,现在就可以直接往里面输入你想问的信息了。当然我们是要在MATLAB中使用大模型。现在可以把这个powershell关掉了。我们回到我们的MATLAB窗口。刚才我们已经进行了"addpath('D:\matlab_project\llms-with-matlab');"这一步,接下来,继续在MATLAB的命令行窗口中输入命令,如图7所示。
图7 MATLAB命令行窗口使用效果
由此,我们成功在MATLAB软件中的命令行窗口能与LLM对话了。But当你今天关掉电脑以后,第二天你直接打开MATLAB发现又没办法和LLM交流了?怎么办呢?
其实每次启动,大致有两种方法:
- 直接点击羊驼模样的ollama应用程序图标,接着打开MATLAB,然后一顿操作猛如虎:addpath("..."); chat=ollamaChat("llama3.2"); chat.generate("...")。诶,发现我又行了!
- 我们也可以powershell中启动ollama:
- ollama serve命令能启动ollama服务器。
- 如果需要,可以直接再运行ollama run llama3.2命令,在powershell中与大模型交互;或者忽略此步,直接进入下一步。注意你的这个powershell不要关掉,关掉的话就和ollama服务器断连了。
- 打开MATLAB,继续一顿操作猛如虎:addpath("..."); chat=ollamaChat("llama3.2"); chat.generate("...")。诶,发现我又又行了!
最后给大家附上一些有用的参考资料:
- https://blog.csdn.net/laughzjh/article/details/140285488
- https://github.com/matlab-deep-learning/llms-with-matlab
方法二:VS Code中安装copilot插件辅助编程
现在有好多纯免费的大模型插件可供使用:
IntelliCode,Tabnine,codeium,Bito AI,codegeex,通义灵码,fitten code,comate,Kodezi AI,aiXcoder, iflycode(这些工具下载量由高到低排列)
但是上述这些工具,准确率和速度都不如copilot。Copilot使用的话需要学生认证,配置略微繁琐一点,且需要10天左右的认证。认证成功后可享受学生优惠免费使用.
如何上手使用详见:Github Copilot 全方位上手通关指南 - 知乎。
其实我更推荐这个方法,对大家以后各种语言编程用处更大一点。这才是真正的程序员辅助工具(虽然我还没空弄起来这个hhh)。