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VSCodeの拡張機能Continueを使ってGroqを試してみた

Last updated at Posted at 2024-04-30

はじめに

この記事では、VSCodeの拡張機能「Continue」とGroqのAPIを活用して、話題のllama3 70b を試してみます。特にエディタからLLMを呼び出す方法に興味がある方にとって、実用的なガイドとなる内容を紹介します。

Continueとは

-「Continue」は、ソフトウェア開発のためのオープンソースのオートパイロット(コーディング支援AIツール)です。

  • VS CodeやJetBrainsにChatGPTの力をもたらすIDE拡張機能であり、深くカスタマイズ可能に構築され、開発データから継続的に学習します。
  • 詳細は https://continue.dev で確認できます。
  • デモの動画の参照先。

必要なツールと設定

  • Visual Studio Codeのインストール
  • Groqのアカウント作成:公式サイトからアカウント作成には、メールアドレスまたは、Googleアカウントを使うことができます!

導入手順

Continueのインストール

VSCodeの拡張機能タブで「Continue」を検索し、インストールします。
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groqのAPIキー取得

  1. groqCloudeからAPIキーを取得します。
    image.png

  2. 「Create API Key」をクリックし、キーを生成して取得します。
    image.png

groqのAPIをVSCodeに設定

  1. VSCodeにContinueがインストールされた後、指定のアイコンから設定画面を開きます。
    image.png

  2. 「+」をクリックしてgroqのAPIで選択できるモデルを追加する。
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  1. APIキーを入力し、使用するモデルを選択して保存。

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vscodeの右下にモデルの追加が成功した通知される。

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追加したモデルを選択する

使用例とデモ

  • Continueのチャット入力欄に質問を投げ、Groqで答えを得るデモを行います。
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  • 例えば、「インドカレーの作り方を教えて」と質問すると、爆速で叩きつけるような感じで回答が得られます。
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  • コマンドやファイル参照機能を活用してさらに便利に。
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  • htmlのコードについて、コメントを追記することをお願いしてみた。
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自分の環境だとエラーにになってしまった・・。

まとめ

VSCodeの拡張機能「Continue」を用いて、GroqのAPIを経由することでLamma3 70Bを効果的に活用する方法を紹介しました。このツールを使えば、コーディング支援を受けながらさまざまなLLMを簡単に切り替えて使用でき、開発作業の効率を大きく向上させることが可能です。是非このガイドを参考に、応用してみてください。

感想

  • コード生成については、自分の環境ではうまくうごかなかったが、文章生成でも、爆速で動くだけでも素晴らしかったです。公式のWebサイトのプレイグラウンドでも、爆速感は体験できるのでぜひともやってみてください。LPUすげーな・・。未来を感じました。

参考文献

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