코딩 없이 Llama 3.1과 Aider를 사용하여 풀스택 앱 개발하기

메타 AI의 최근 Llama 3.1 오픈 소스 AI 모델 출시가 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 모델은 Claude 3.5 Sonic, GPT-4 등의 폐쇄형 모델과 대등한 수준이며, 많은 경우 이를 능가하고 있습니다.

비교 그래프는 Llama 3.1의 인상적인 성능을 보여줍니다. 오픈 소스 모델(녹색 점)이 폐쇄형 모델(빨간색 점)의 기능을 맞추거나 능가하고 있습니다. 이는 오픈 소스 AI 분야의 눈부신 발전을 보여줍니다.

Llama 3.1은 4050억 매개변수의 주력 모델, 70억 매개변수의 비용 효율적 모델, 8억 매개변수의 경량 모델 등 3가지 크기로 제공됩니다. 이 모델들은 특히 코드 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

Human Eval과 Eval Plus 벤치마크에서 Llama 3.1은 GPT-4, Omnigpt, Claude 3.5 Sonic의 성능을 맞추거나 능가하며, 이는 오픈 소스 AI 모델의 놀라운 발전을 보여줍니다.

메타 AI는 최근 폐쇄형 모델인 Claude 3.5 Sonic과 GPT-4에 필적하는 오픈 소스 AI 모델 Llama 3.1을 출시했습니다. Llama 3.1은 많은 오픈 소스 모델을 능가하며, 일부 폐쇄형 모델의 성능도 뛰어넘습니다.

이 섹션에서는 강력한 Llama 3.1 모델과 AI 페어 프로그래머인 Aider를 결합하여 코드 생성을 자동화하고 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 풀스택 애플리케이션을 만드는 방법을 소개합니다.

시작하려면 다음과 같은 전제 조건이 필요합니다:

1. 운영 체제에 따라 Ollamna를 설치합니다.
2. Python과 pip가 설치되어 있는지 확인합니다.
3. 필요한 리포지토리를 복제하기 위해 Git을 설치합니다.

전제 조건을 설정한 후 다음 단계를 따르세요:

1. Ollamna 라이브러리에서 Llama 3.1을 찾아 8억 매개변수 모델을 실행하는 명령어를 복사합니다.
2. 명령 프롬프트를 열고 복사한 명령어를 붙여넣어 모델을 다운로드합니다.
3. pip install aider-chat 명령어로 Aider를 설치합니다.
4. Ollamna API 기준을 로컬 호스트로 설정합니다.
5. Llama 3.1 모델을 지정하여 제공된 명령어로 Ollamna와 Aider를 시작합니다.

이제 Aider와 상호 작용하여 다양한 UI 구성 요소와 풀스택 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Aider에게 버튼을 생성하거나 SaaS 회사 "World of AI"를 위한 세련되고 현대적인 웹사이트를 생성하도록 요청할 수 있습니다.

결과는 최고의 오픈 소스 코딩 모델인 Llama 3.1과 AI 페어 프로그래머 Aider의 조합이 보여주는 놀라운 기능을 보여줍니다. 이 조합을 통해 코드 생성을 자동화하고 코드 작성 없이 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

참고로 4050억 매개변수 모델과 같은 더 큰 Llama 3.1 모델은 서버나 클라우드 인스턴스와 같은 더 강력한 하드웨어가 필요할 수 있습니다. 필요에 따라 다양한 모델 크기를 실험해보세요.

SaaS 회사 "World of AI"를 위한 세련되고 현대적인 웹사이트를 생성하기 위해 Llama 3.1 언어 모델과 Adar AI 페어 프로그래머를 활용할 것입니다.

먼저 Llama, Python, pip, Git 등 필요한 전제 조건을 설치합니다. 그런 다음 8억 매개변수 Llama 3.1 모델을 다운로드하고 Adar 프레임워크를 설정합니다.

Llama 3.1 모델과 Adar가 통합되면 웹사이트 구성 요소를 생성할 수 있습니다. 먼저 Adar에게 간단한 버튼을 만들도록 요청하면 성공적으로 HTML 코드를 제공합니다.

다음으로 Adar에게 "World of AI" SaaS 회사를 위한 완전한 웹사이트, 가격 정책 및 기타 필요한 정보를 생성하도록 요청합니다. 그 결과 헤더, 가격 정책 섹션 등 핵심 요소가 포함된 기본적이지만 현대적인 웹사이트 구조가 생성됩니다.

생성된 웹사이트는 추가 개선 및 사용자 정의가 필요할 수 있지만, 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 기능적인 웹사이트를 만들 수 있다는 점은 Llama 3.1 모델과 Adar AI 페어 프로그래머의 강력한 기능을 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 웹사이트 개발 프로세스를 크게 간소화하고 신속한 프로토타이핑과 배포를 가능하게 합니다.

강력한 Llama 3.1 언어 모델과 AI 페어 프로그래머 AER의 통합은 오픈 소스 AI 솔루션의 놀라운 기능을 보여줍니다. Llama 3.1의 최첨단 성능을 활용하여 많은 폐쇄형 모델을 능가하거나 맞먹는 수준에 도달했기 때문에, 사용자는 이제 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 풀스택 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

비디오에서 제공된 단계별 가이드는 이 강력한 조합을 설정하는 과정을 보여줍니다. 필요한 전제 조건을 설치하고 Llama 3.1을 AER와 seamlessly 연결하는 과정이 간소화되어 있습니다. UI 구성 요소, 가격 정책, 심지어 완전한 SaaS 웹사이트를 생성할 수 있는 기능은 이 통합의 혁신적인 잠재력을 보여줍니다.

저자가 강조한 바와 같이, 이 비디오에서 소개된 8억 매개변수 모델은 빙산의 일각에 불과합니다. 405억 매개변수의 더 큰 Llama 3.1 모델을 AER와 결합하면 복잡한 애플리케이션 개발을 위한 더 인상적인 기능을 발견할 수 있습니다. 이러한 오픈 소스 도구의 잠재력을 탐구함으로써 사용자는 코딩 워크플로를 혁신하고 생산성과 혁신의 새로운 수준을 달성할 수 있습니다.

이 비디오는 또한 AI 분야의 최신 발전 동향을 파악하는 것의 중요성을 강조합니다. 저자가 추천한 대로 Patreon을 구독하고 Twitter에 연결하며 World of AI Solutions를 탐색하면 AI 혁명의 최전선에 설 수 있습니다.

결론적으로, Llama 3.1과 AER의 통합은 AI 기반 애플리케이션 개발의 민주화에 있어 중요한 이정표를 나타냅니다. 이 강력한 조합을 통해 사용자는 최고의 오픈 소스 AI 기술을 활용하고 코딩 프로세스를 간소화할 수 있으며, AI 주도 솔루션이 더욱 접근 가능하고 혁신적인 미래를 열어갈 수 있습니다.