FauxPilot vs Copilot: Cómo elegir el mejor sistema de conversión de código a lenguaje natural

FauxPilot vs Copilot

GitHub Copilot es un sistema de conversión de código en lenguaje natural basado en OpenAI Codex, que ha recibido mucha atención por su capacidad para generar código basado en consultas en lenguaje natural. Sin embargo, a algunos usuarios puede preocuparles la privacidad, ya que Copilot envía datos a los servidores de Microsoft. Como alternativa, FauxPilot es un proyecto de código abierto que ofrece una funcionalidad similar y se ejecuta localmente sin necesidad de conexión a la nube.

FauxPilot ha sido creado por Brendan Dolan-Gavitt, profesor adjunto del departamento de ingeniería y ciencias de la computación de la NYU Tandon (EE.UU.). Utiliza los modelos CodeGen de SalesForce dentro del servidor de inferencia Triton de NVIDIA con el backend FasterTransformer para proporcionar funcionalidad de generación de código. La principal diferencia entre FauxPilot y Copilot es que FauxPilot se ejecuta localmente y no envía datos a los servidores de Microsoft.

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FauxPilot está pensado principalmente como plataforma de investigación para entrenar modelos de código que produzcan código más seguro. No es un sustituto completo de Copilot, ya que carece de algunas de las características de este último. Sin embargo, es una alternativa interesante para quienes se preocupan por la privacidad y no quieren utilizar Copilot porque envía datos a Microsoft.

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Índice del contenido
  1. Cómo instalar y utilizar FauxPilot
  2. ¿Cuál es la diferencia entre FauxPilot y Copilot?
  3. ¿Es FauxPilot compatible con todos los lenguajes de programación?
  4. ¿Cuáles son los requisitos del sistema para ejecutar FauxPilot?
  5. Conclusión

Cómo instalar y utilizar FauxPilot

Para instalar y utilizar FauxPilot, sigue estos pasos:

  1. Inicie la apertura rápida de código de Visual Studio (Ctrl+P).
  2. Pegue el siguiente comando: ext install fauxpilot.
  3. Pulse Intro para instalar la extensión FauxPilot.
  4. Ejecute el script de configuración para elegir un modelo a utilizar. Esto descargará el modelo de Huggingface/Moyix en formato GPT-J y luego lo convertirá para su uso con FasterTransformer. Consulta la sección "Cómo configurar un servidor FauxPilot" en la página GitHub de FauxPilot para más información.
  5. Configura el cliente para conectarse al servidor de FauxPilot. Hay varias maneras de conectarse al servidor de FauxPilot, como usar la API OpenAI, el plugin Copilot o la API REST. Consulta la sección "Cómo configurar un cliente" en la página de GitHub de FauxPilot para obtener más información.

Ten en cuenta que FauxPilot aún está en desarrollo y tiene algunas limitaciones, como la de requerir una tarjeta gráfica compatible.

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Sin embargo, Dolan-Gavitt ha advertido de que si se utiliza FauxPilot con la extensión oficial Visual Studio Code Copilot, esta última seguirá enviando telemetría, aunque no solicitudes de finalización de código, a GitHub y Microsoft. A pesar de esta limitación, FauxPilot sigue siendo una alternativa interesante para aquellos que priorizan la privacidad y quieren explorar alternativas de código abierto a Copilot.

¿Cuál es la diferencia entre FauxPilot y Copilot?

  1. FauxPilot y Copilot son dos sistemas diferentes.
  2. FauxPilot es una alternativa local a Copilot que no se comunica con Microsoft.
  3. Copilot es un sistema de lenguaje natural a código basado en OpenAI Codex y alojado en GitHub, que envía telemetría a Microsoft.
  4. FauxPilot utiliza los modelos CodeGen de SalesForce dentro del servidor de inferencia Triton de NVIDIA con el backend FasterTransformer.
  5. FauxPilot se considera una plataforma de investigación para entrenar modelos de código que produzcan código más seguro.
  6. FauxPilot aún está en desarrollo y tiene algunas limitaciones, como la necesidad de una tarjeta gráfica compatible.

¿Es FauxPilot compatible con todos los lenguajes de programación?

FauxPilot utiliza los modelos CodeGen de SalesForce dentro del servidor de inferencia Triton de NVIDIA con el backend FasterTransformer. No utiliza OpenAI Codex, que es el sistema de lenguaje natural a código en el que se basa GitHub Copilot. FauxPilot aún está en desarrollo y se considera una plataforma de investigación para entrenar modelos de código que produzcan código más seguro. Los resultados de búsqueda disponibles no dejan claro si FauxPilot es compatible con todos los lenguajes de programación. Sin embargo, FauxPilot está diseñado para ser una alternativa alojada localmente a GitHub Copilot, que es compatible con múltiples lenguajes de programación.

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¿Cuáles son los requisitos del sistema para ejecutar FauxPilot?

Según la página GitHub de FauxPilot y otras fuentes, los requisitos del sistema para ejecutar FauxPilot son los siguientes:

  1. Una GPU Nvidia con suficiente VRAM (según el modelo de Codegen, de 2 a 32 GB).
  2. Docker, ya que FauxPilot se ejecuta en un contenedor Docker.
  3. Un sistema operativo compatible, como Linux o Windows.
  4. Python 3.7 o posterior.

Conclusión

En conclusión, FauxPilot y Copilot son dos sistemas diferentes de conversión de lenguaje natural en código. Aunque Copilot ha ganado popularidad por su capacidad para generar código a partir de consultas en lenguaje natural, a algunos usuarios puede preocuparles la privacidad, ya que envía datos a los servidores de Microsoft. FauxPilot, por su parte, es una alternativa de código abierto que se ejecuta localmente sin necesidad de conexión a la nube. FauxPilot utiliza los modelos CodeGen de SalesForce dentro del servidor de inferencia Triton de NVIDIA con el backend FasterTransformer para proporcionar la funcionalidad de generación de código. Sin embargo, es importante señalar que FauxPilot aún está en desarrollo y tiene algunas limitaciones, como la necesidad de una tarjeta gráfica compatible. A pesar de esto, FauxPilot sigue siendo una alternativa interesante para aquellos que priorizan la privacidad y quieren explorar alternativas de código abierto a Copilot. Para utilizar FauxPilot, se necesita una GPU Nvidia con suficiente VRAM, Docker, un sistema operativo compatible y Python 3.7 o posterior.

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César Duarte

Mi objetivo es hacer que la IA sea accesible y comprensible para todos. Siempre estoy buscando nuevas formas de aprender y compartir mi conocimiento con los demás. ¡Gracias por visitar mi sitio web!

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