Die Zukunft der KI und des OpenSimulator

[Manfred Aabye]

LM Studio KI Coder
Dies ist die dritte, komplett neugestaltete Version.

Wichtige Verbesserungen:

Bessere UI-Organisation:

Logischere Widget-Gruppierung durch Frames
Korrekte Grid-Gewichtung für Größenanpassungen
Scrollbar für den Prompt-Textbereich
Verbessertes Styling mit ttk-Themen

Erweiterte Funktionalität:

"Standard laden"-Button für Prompts hinzugefügt
Bessere Handhabung der Fortschrittsleiste
Detailliertere Standard-Prompt-Vorlage
Verbessertes Fehlerhandling und Nutzerfeedback

Code-Qualitätsverbesserungen:

Umfassende Docstrings hinzugefügt
Durchgängig besseres Logging
Saubere Trennung der Verantwortlichkeiten
Robustere Callback-Handhabung

Neue Funktionen:

Unterstützung für Fenster-Icons
Minimale Fenstergröße
Bessere Fortschrittsanzeige
Ordentliches Aufräumen beim Beenden

Fehlerbehebungen:

Implementierung der Fortschritts-Callbacks korrigiert
Verbesserte Verzeichnisvalidierung
Bessere Exception-Behandlung
Potentielle Memory-Leaks behoben

Die Anwendung bietet nun:

Ein professionelleres Erscheinungsbild
Besseres Nutzerfeedback
Robustere Fehlerbehandlung
Verbesserte Wartbarkeit
Bessere Dokumentation
Umfassenderes Logging

Github: https://github.com/ManfredAabye/lmstudio-coder

   

Hier ist die optimale Konfiguration für Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf in LM Studio,
um die besten Ergebnisse mit Ihrem Code-Updater zu erzielen

1. Modell in LM Studio laden

Herunterladen der Modelldatei (z.B. von HuggingFace)
In LM Studio:
Zu "Models" navigieren
Modelldatei (Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf) auswählen

2. Empfohlene Modelleinstellungen
Einstellung Optimaler Wert Erklärung
Context Length 4096 Maximale Kontextlänge für Codeanalyse
Temperature 0.3 - 0.5 Für präzise Code-Updates (nicht zu kreativ)
Top-K 40 Balance zwischen Qualität und Vielfalt
Top-P 0.9 Filtert unwahrscheinliche Optionen
Repeat Penalty 1.1 Vermeidet Wiederholungen im Code

3. API-Server starten
In LM Studio zu "Local Server" wechseln
Folgende API-Einstellungen wählen:

{
"port": 1234,
"enable_api": true,
"model": "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf",
"context_length": 4096
}

"Start Server" klicken

4. Code-Updater anpassen (optional)

In file_processor.py die API-Parameter optimieren:

response = requests.post(
"http://localhost:1234/v1/chat/completions",
json={
"messages": [
{"role": "system", "content": f"Du bist ein {language}-Experte. Antworte NUR mit Code."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # Für konservative Code-Änderungen
"top_k": 40,
"top_p": 0.9,
"max_tokens": 4000
},
timeout=180
)

5. Prompt-Engineering für bessere Ergebnisse

Aktualisiere diesen {language}-Code:
- Behalte die Funktionalität bei
- Ersetze veraltete/deprecated Funktionen
- Verbessere die Lesbarkeit
- Füge kurze Kommentare hinzu wo nötig

Code:
{code}

? Tipps für beste Performance:

GPU-Beschleunigung aktivieren (falls verfügbar)
Nicht zu viele Dateien parallel verarbeiten (LM Studio arbeitet besser sequenziell)
Chunk-Größe in file_processor.py auf ~6000 Zeichen begrenzen

Mit diesen Einstellungen erhalten Sie:

Präzisere Code-Updates
Bessere Beibehaltung der Originalfunktionalität
Schnellere Verarbeitung durch optimierte Parameter