아직 진행하지 않으셨다면, 사용하려는 LLM을 시스템에서 로컬로 실행할 다음 플랫폼 중 하나를 선택해 주세요.

LLM을 코드 완성 및 채팅 기능에 대해 별도로 구성해야 한다는 점에 유의하십시오. 추천하는 인기 있는 LLM은 다음과 같습니다. 하드웨어 성능에 따라 모델 크기(예: 1.3b, 7b, 13b 또는 34b)를 선택해 주세요.

Benchllama를 사용하여 로컬 LLM을 평가하여 모델을 선택할 수도 있습니다.

Privy 확장은 Visual Studio Code Marketplace 또는 Open VSX Registry에서 설치할 수 있습니다.

Privy 확장 설정에서 다음 옵션들을 설정해 주세요.

privy.provider(필수):
로컬 LLM 실행에 사용되는 플랫폼을 선택합니다. OpenAI를 사용하는 지원도 있지만, 이는 솔루션의 개인 정보 보호 측면에 영향을 미칩니다. 기본값은 Ollama입니다.

.privy.providerUrl(필수):
로컬 LLM 실행에 사용되는 플랫폼의 URL입니다. 기본값은 http://localhost:11434입니다.

.privy.autocomplete.mode: 자동 완성 기능을 활성화/비활성화하는 데 이 설정을 사용합니다.
.privy.autocomplete.model: 자동 완성을 위해 사용하려는 로컬 Ollama 모델의 이름을 입력합니다. 지원되는 형식은 DeepSeek Coder, LLama 및 Stable Code입니다. VRAM을 가장 적게 요구하는 deepseek-coder:1.3b-base를 선택했습니다. 하드웨어 설정에 따라 사용자 정의할 수 있습니다.
.privy.autocomplete.debounceWait: 다음 완성을 트리거하기 전의 시간 간격을 밀리초 단위로 설정하는 데 사용합니다. 기본값은 300ms입니다.
.privy.model: 채팅하려는 LLM을 선택합니다. 현재 DeepSeek, Mistral 및 CodeLLama를 지원합니다. 다른 LLM을 사용하려면 custom을 선택하고 privy.customModel을 구성해 주세요.

따라서 privy.customModel: Ollama에서 실행되는 다른 모델을 사용하려면 해당 이름을 입력해 주세요.

• 👍 오픈 소스(Open Source)
• 🔐 프라이버시 우선(Privacy first)
• 🚀 자동 코드 완성(Auto code completion)
• 🤖 Copilot 스타일 채팅
• 💬 스레드형 대화(Threaded conversations)
• 💻 코드 설명, 단위 테스트(unit tests), 버그 찾기, 오류 진단 등 지원

이러한 개념들을 이해하면 Privy를 최대한 활용하는 데 도움이 될 것입니다.

구체적으로 작성하세요(Be specific). 예를 들어, 코드 변경을 요청할 때는 구체적인 이름과 원하는 결과를 설명에 포함해 주세요. 모호한 참조는 피해야 합니다.맥락을 제공하세요(Provide context). 기본적인 질문의 경우 프로그래밍 언어(