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我想要使用Qwen2.5 - Coder - 1.5B进行实时代码补全（以及中间填充）。我想从GitHub Copilot切换到本地的大语言模型（LLM），这样就不依赖商业实体或网络连接了。我有一台装有RTX 3050 Ti（4GB）、运行Windows 11的笔记本电脑，并且我希望像现在一样继续使用PyCharm 24.3专业版。我认为小型编码模型现在已经有足够的性能来完成这个任务。一些问题：Qwen2.5 - Coder - 1.5B是否能为Python代码提供足够质量的代码补全？推荐使用哪些量化（quants）？由于是小模型，内存使用不是最大的问题，但如果能处理长上下文（500 - 1000行Python代码）来获得合适的上下文就更好了。哪些软件可以实现这个功能？它能与PyCharm集成吗？我还应该考虑其他什么事情吗？在PyCharm 2024.3的发布说明中，Jetbrains提到：选择聊天模型提供商的选项，现在你可以选择你偏好的AI聊天模型，可以从Google Gemini、OpenAI或者你机器上的本地模型中选择。这种扩展的选择允许你定制AI聊天的响应以适应你的特定工作流程，提供更具适应性和个性化的体验。

讨论总结

原帖作者想在RTX 3050 Ti (4GB)的笔记本上使用Qwen2.5 - Coder - 1.5B进行实时代码补全，并寻求相关建议。评论者们从各自的经验出发给出回应，有分享自己测试结果的，有进行不同模型对比的，也有针对插件使用等相关话题进行交流的。总体氛围比较平静，大家各抒己见，但每个话题的讨论热度都较低，没有形成强烈的讨论焦点。

主要观点

  1. 👍 在T1200 4GB设备上测试过Qwen2.5 - Coder - 1.5B，处理较大代码能力不确定，简单示例脚本初步结果尚可，但与更大版本相比响应不够复杂，建议尝试3B版本。
    • 支持理由：基于自己的测试经历得出结论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 1.5B模型非常小，在本地RTX 4080 super上llama 3.1 8b代码补全结果差，chatgpt 4o mini价格便宜且效果好，GitHub Copilot价格过高值得寻找替代品。
    • 正方观点：自身实验结果及对价格性价比的考量。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 不确定插件使用是否需要订阅，插件仅支持ollama，已更新激活且能正常工作，还提到免费的GPT4o。
    • 解释：这是对插件使用情况的真实反馈。
  4. 💡 对于特定规模的模型可以采用CPU。
    • 解释：考虑到模型规模不大时CPU可满足需求。
  5. 💡 Qwen 2.5 Coder 7b可以在3050设备上进行实时代码补全，效果不是完美的但可以接受。
    • 解释：分享自己在类似设备上的使用体验。

金句与有趣评论

  1. “😂 我在T1200 4GB上测试过它；我不确定能否处理更大的代码。”
    • 亮点：直接说出测试中的不确定因素，比较真实。
  2. “🤔 i haven’t tried this model specifically, but 1.5B is really really tiny.”
    • 亮点：对1.5B模型大小的直观感受。
  3. “👀 first2wood：Just updated and activated the plugin, I don’t know if I have to subscribe it to use the local LLM.”
    • 亮点：反映出插件使用时对于订阅问题的疑惑。
  4. “💡 试试3B版本，它稍微大一点，但仍然适合4GB内存。”
    • 亮点：针对原帖的设备情况给出模型版本建议。
  5. “😉 我也有3050，Qwen 2.5 Coder 7b能进行实时代码补全（不完美但还行）。”
    • 亮点：提供类似设备的使用情况供参考。

情感分析

总体情感倾向比较中性，主要分歧点较少。原帖作者是寻求帮助和建议，评论者也大多是根据自己的经验给出客观回应，没有明显的情绪偏向。可能是因为这是一个技术类话题，大家更关注事实和数据等方面的分享。

趋势与预测

  • 新兴话题：在后续讨论中可能会更多围绕不同设备上各种模型的实际代码补全效果进行比较，以及如何优化本地LLM的使用体验。
  • 潜在影响：如果有更多关于在不同设备上高效使用模型进行代码补全的经验分享，可能会影响更多程序员选择性价比更高的本地模型，减少对商业产品的依赖。

详细内容：

《在 RTX 3050 Ti 上本地运行 Qwen2.5-Coder-1.5B 用于代码补全的热议》

在 Reddit 上，一篇关于在 RTX 3050 Ti（4GB）上本地运行 Qwen2.5-Coder-1.5B 以实现实时代码补全的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖作者表示想使用 Qwen2.5-Coder-1.5B 进行实时代码补全并替代 GitHub Copilot，还提出了一系列问题，如该模型对 Python 代码的补全质量如何、推荐的量化方式、能实现此功能的软件以及其他需要考虑的事项等。帖子中还提到了 PyCharm 24.3 Professional 的相关更新，即可以选择不同的聊天模型提供商。

讨论焦点主要集中在该模型的性能和适用性方面。有人测试了在 T1200 4GB 上的效果，认为对于处理较大规模的代码不太确定，但初步来看一些简单示例脚本的效果不错，并推荐尝试 3B 版本。有人在 RTX 4080 super 上实验了 llama 3.1 8b 的本地代码补全，结果不尽人意，认为与 ChatGPT 4o mini 相比效果较差，同时觉得 GitHub Copilot 性价比不高，值得寻找替代品。还有人指出像 Copilot 这种运行较大模型的效果可能更好，像 Qwen2.5-Coder 这样较小的模型可能会令人失望，或许 32B 或 14B 会更合适，并提到 Continue.dev 这个软件，强调设置详细的提示模板对小模型很重要。有人认为外部的类似 Copilot 的工具会比本地 LLM 好，因为本地运行可能会导致电脑风扇噪音大影响工作。也有人表示自己的 RTX 3050 可以运行 qwen 2.5 coder 7b 进行实时代码补全，虽然不完美但还可以。

在这场讨论中，大家对于不同模型和工具的效果存在一定的争议和分歧。有人认为小模型可能无法满足需求，有人则觉得可以尝试。但也有共识，即都在积极探索更适合自己需求的代码补全工具。

总之，关于在 RTX 3050 Ti 上本地运行 Qwen2.5-Coder-1.5B 用于代码补全的话题，引发了大家的热烈讨论和深入思考，每个人都根据自己的经验和见解提供了有价值的观点。