Tự cài AI assistant thay cho GitHub Copilot $10/tháng

Nếu là “đồng code” thì hẳn 90% mọi người dùng VS Code vì đống extension xịn xò của nó, trong đó phải kể đến các extension liên quan tới AI giúp cho việc lập trình trở nên nhàn hạ bằng cách Tab và Tab (tuy nhiên đừng quá tin vào chất lượng code tự động sinh ra nhé!). Trong số các AI assistant cho dân coder có những cái tên nổi bật như Tabnine, Codium, Supermaven nhưng xịn nhất chắc là Github Copilot. Tất nhiên để dùng hết công suất của các em trợ lý AI này thì phải bỏ tiền. Bản thân tác giả cũng cắn răng bỏ ra $10 / tháng để mua Github Copilot và đã dùng nó hơn 1 năm nay.

Tuy nhiên nếu bạn vẫn muốn có một em trợ lý AI xinh đẹp, à nhầm, xịn xò, dùng hết công suất mà không muốn trả phí dịch vụ hàng tháng thì làm sao? Câu trả lời là sử dụng các LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) nguồn mở. Có rất nhiều LLM nguồn mở hiện nay được huấn luyện riêng cho việc lập trình và hiệu quả cũng không kém các LLM mất phí là mấy (xem hình đánh giá các LLM cho code dưới đây). Nhược điểm là chạy một em LLM local sẽ rất tốn … RAM. Nếu máy bạn có dưới 16GB RAM thì … có thể dừng ở đây.

Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn cài một LLM nguồn mở trên máy tính của bạn và sử dụng nó để trợ giúp lập trình trong VS Code.

Bước 1: Cài đặt Ollama

Ollama là một nền tảng mã nguồn mở giúp người dùng dễ dàng tạo ra các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) chạy cục bộ trên máy tính cá nhân. Nó được thiết kế để đơn giản hóa việc triển khai và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), giúp lập trình viên tự tạo ra trợ lý AI riêng để hỗ trợ viết code, gợi ý mã hoặc tự động hóa các tác vụ lập trình mà không cần kết nối internet hoặc sử dụng các dịch vụ đám mây. Ollama đặc biệt phù hợp với những ai muốn tận dụng sức mạnh AI mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu.

Trước tiên, bạn truy cập Ollama.com và tải phiên bản phù hợp với hệ điều hành của bạn và tiến hành cài đặt. Để kiểm tra xem đã cài thành công chưa, hãy mở cửa sổ terminal (hoặc cmd) và gõ ollama --help.

Bước 2: Chọn mô hình AI nguồn mở

Truy cập EvalPlus Leaderboard để xem bảng xếp hạng các mô hình AI. Tác giả chọn đã chọn “DeepSeek-Coder-v2” một em trợ lý AI nặng có … gần 9GB vì nó đứng thứ 2 sau mỗi top 1 server là GPT-4.

Tuy nhiên nếu muốn một em AI minhon hơn bạn có thể chọn “CodeQwen1.5” – nặng chỉ … 4,2GB! Nếu thích, bạn có thể thử các mô hình khác. Bạn chỉ cần gõ lệnh ollama run deepseek-coder-v2 là Ollama sẽ tự động download model này về và chạy nó. Bạn có thể thử chat với mô hình này ở chế độ dòng lệnh nếu muốn, còn nếu không có thể gõ lệnh /bye để thoát. Lưu ý mô hình càng lớn thì sẽ càng ngốn RAM khi chạy!

Bước 3: Thêm extension Continue vào VS Code

Mở Visual Studio Code (VS Code), tìm extension tên là “Continue” từ continue.dev và cài đặt nó. Sau khi cài đặt xong, màn hình setup cho continue sẽ hiện ra. Chọn Local models và nhấn Continue. Sang màn hình tiếp theo, Continue sẽ hướng dẫn bạn tải về Ollama và các models (nhưng bạn không phải làm vì đã làm ở các bước trước, có thể nhấn để skip.

Nhấn biểu tưởng Continue ở phía dưới bên phải và chọn Configue auto completion để cấu hình file config.json. Đổi cả hai giá trị title và model trong tabAutocompleteModel thành “deepseek” và “deepseek-coder-v2” là xong! Trong thẻ “models”, phần mô hình để giá trị “AUTODETECT” thì Continue sẽ tự phát hiện các mô hình đã cài trong Ollama.

Sau khi cài đặt và cấu hình xong, bạn đã có thể bắt đầu code với em trợ lý AI mới.

• Chọn một đoạn code hiện có trong file mã nguồn, sau đó nhấn Ctrl+L để bắt đầu trò chuyện về đoạn code đã chọn.
• Tạo một file mới, nhấn Ctrl+i và gõ hướng dẫn để tạo code. Sau đó, xem trợ lý AI của bạn tự động tạo ra code.
• Bắt đầu gõ code trong file và kiểm tra các gợi ý tự động hoàn thành. Nhấn Tab để sử dụng các gợi ý đó.

Bước 4: Tùy chỉnh lệnh cho trợ lý AI của bạn

Để trợ lý của bạn thông minh hơn, có thể tạo ra các lệnh tuỳ chỉnh trong file config.json. Ví dụ, bạn có thể thêm lệnh tạo test unit tự động với đoạn code sau:

"customCommands": [ 
    { 
        "name": "test", 
        "prompt": "{{{ input }}}\n\nGenerate a thorough set of unit tests for the chosen code. The tests should include setup, execution to validate correctness, covering key edge cases, special cases, extreme cases and teardown if neccessary. Ensure the tests are detailed and advanced. Provide the tests as chat output only, without modifying any files", 
        "description": "Write unit tests for selected code" 
    } 
],

Bạn có thể thử lệnh này bằng cách chọn một đoạn mã hiện có trong tệp của bạn, sau đó gõ “test” vào cửa sổ chat và nhấn Enter để tạo các test unit cho đoạn mã đó.

Hãy thử nghiệm xem có dứt được con nghiện Github Copilot $10/tháng không nhé! Chúc bạn có những trải nghiệm coding vui vẻ!