Kuidas Accenture kasutab Amazon CodeWhispererit arendaja tootlikkuse parandamiseks

Amazon Code Whisperer on AI kodeerimise kaaslane, mis aitab parandada arendaja tootlikkust, genereerides koodisoovitusi nende kommentaaride põhjal loomulikus keeles ja koodi integreeritud arenduskeskkonnas (IDE). CodeWhisperer kiirendab kodeerimisülesannete täitmist, vähendades kontekstivahetusi IDE ja dokumentatsiooni või arendajafoorumite vahel. CodeWhispereri reaalajas koodisoovituste abil saate IDE-s keskenduda ja oma kodeerimisülesanded kiiremini lõpule viia.

CodeWhispereri toiteallikaks on suur keelemudel (LLM), mis on koolitatud miljarditele koodiridadele ja mille tulemusena on ta õppinud, kuidas kirjutada koodi 15 programmeerimiskeeles. Võite lihtsalt kirjutada kommentaari, mis kirjeldab konkreetset ülesannet lihtsas inglise keeles, näiteks "laadige fail üles S3-sse". Selle põhjal määrab CodeWhisperer automaatselt kindlaks, millised pilveteenused ja avalikud raamatukogud sobivad antud ülesande täitmiseks kõige paremini, koostab konkreetse koodi käigu pealt ja soovitab genereeritud koodijuppe otse IDE-s. Lisaks integreerub CodeWhisperer sujuvalt teie Visual Studio koodi ja JetBrainsi IDE-dega, et saaksite keskenduda ega lahkuda kunagi IDE-st. Selle kirjutamise ajal toetab CodeWhisperer Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell ja SQL.

Selles postituses illustreerime, kuidas Accenture kasutab CodeWhispererit praktikas arendaja tootlikkuse parandamiseks.

"Accenture kasutab meie Velocity platvormi tarkvaratehnika parimate tavade algatuse osana kodeerimise kiirendamiseks Amazon CodeWhispererit," ütleb Accenture'i tehnilise arhitektuuri vanemjuht Balakrishnan Viswanathan. „Velocity meeskond otsis võimalusi arendajate tootlikkuse parandamiseks. Pärast mitme võimaluse otsimist leidsime Amazon CodeWhispereri, et vähendada oma arendustegevust 30% ja keskendume nüüd rohkem turvalisuse, kvaliteedi ja jõudluse parandamisele.

CodeWhispereri eelised

Accenture Velocity meeskond on kasutanud CodeWhispererit tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) projektide kiirendamiseks. Järgmine kokkuvõte toob esile eelised:

• Meeskond kulutab vähem aega standardplaadi ja korduvate koodimustrite loomisele ning rohkem aega olulisele: suurepärase tarkvara loomisele
• CodeWhisperer annab arendajatele võimaluse kasutada tehisintellekti vastutustundlikult süntaktiliselt õigete ja turvaliste rakenduste loomiseks
• Meeskond saab luua terveid funktsioone ja loogilisi koodiplokke, ilma et peaks otsima ja kohandama veebist koodijuppe
• Need võivad kiirendada algajate või tundmatu koodibaasiga töötavate arendajate liitumist
• Nad suudavad tuvastada turvaohte arendusprotsessi varajases staadiumis, nihutades turvakontrolli vasakule arendaja IDE-le

Järgmistes osades käsitleme üksikasjalikumalt mõningaid viise, kuidas Accenture Velocity meeskond on CodeWhispererit kasutanud.

Arendajate kaasamine uutesse projektidesse

CodeWhisperer aitab arendajatel, kes pole AWS-iga tuttavad, AWS-i teenuseid kasutavate projektide jaoks kiiremini käivitada. Accenture'i uued arendajad suutsid kirjutada koodi AWS-i teenuste jaoks, näiteks Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3) ja Amazon DynamoDB. Lühikese ajaga suutsid nad olla produktiivsed ja anda oma panuse projekti. CodeWhisperer abistas arendajaid, pakkudes koodiplokke või rea-rea soovitusi. Samuti on see kontekstiteadlik. Kui juhised (kommentaarid) muuta täpsemaks, genereerib CodeWhisperer asjakohasema koodi.

Katlakoodi kirjutamine

Arendajad said eeltingimuste täitmiseks kasutada CodeWhispererit. Nad suutsid luua eeltöötlusandmete klassi, kirjutades lihtsalt "klass ML-andmete eeltöötlusskripti loomiseks". Eeltöötlusskripti kirjutamine võttis aega vaid paar minutit ja CodeWhisperer suutis genereerida terveid koodiplokke.

Aidake arendajatel kodeerida tundmatutes keeltes

Meeskonnas uus Java-kasutaja sai CodeWhispereri abil hõlpsalt Pythoni koodi kirjutama hakata, ilma süntaksi pärast muretsemata.

Koodis olevate turvaaukude tuvastamine

Arendajad suutsid valiku abil turvaprobleeme tuvastada Käivitage turvakontroll nende IDE-s. Üksikasjalikud ülevaated leitud turvaprobleemide kohta on esitatud otse IDE-s. See aitab arendajatel probleeme varakult tuvastada ja parandada.

"Arendajana võimaldab CodeWhispereri kasutamine koodi kiiremini kirjutada,” ütleb Accenture’i tehisintellekti inseneri konsultant Nino Leenus. “Lisaks aitab CodeWhisperer sul täpsemini kodeerida, kõrvaldades tehisintellekti abil kirja- ja muud tüüpilised vead. Arendaja jaoks on sama koodi mitu korda kirjutamine tüütu. Soovitades järgnevaid koodilõike, mida teil võib vaja minna, vähendavad AI-koodi lõpetamise tehnoloogiad sellist korduvat kodeerimist.

Järeldus

See postitus tutvustab CodeWhispererit, Amazoni AI kodeerimiskaaslast. Tööriist kasutab suurte andmekogumitega koolitatud ML-mudeleid, et pakkuda soovitusi ja koodi automaatset lõpetamist, samuti luua loomuliku keele kirjelduste põhjal terveid funktsioone ja klasse. See postitus toob esile ka mõned eelised, mida Accenture on CodeWhispereri kasutamisel näinud, näiteks suurenenud tootlikkus ja võime vähendada tavaliste kodeerimistoimingute jaoks kuluvat aega ja vaeva. Saate juba täna aktiveerida CodeWhispereri oma lemmik-IDE-s. CodeWhisperer genereerib teie olemasoleva koodi ja kommentaaride põhjal automaatselt soovitusi. Külastage Amazon Code Whisperer alustada.

---

Autoritest

Balakrishnan Viswanathan on Accenture'i AI/ML-lahenduste arhitekt. Koostöös AABG-ga töötab ta välja ja viib ellu tipptasemel pilvepõhiseid strateegiaid, et tulla toime erinevate AI/ML-iga seotud väljakutsetega. Bala huvid on nii toiduvalmistamise kui ka Photoshopi vastu, mille vastu ta on kirglik.

Shikhar Kwatra on AI/ML-i spetsialiseerunud lahenduste arhitekt ettevõttes Amazon Web Services, kes teeb koostööd juhtiva globaalse süsteemiintegraatoriga. Ta on teeninud ühe noorima India meisterleiutaja tiitli enam kui 500 patendiga AI/ML ja IoT valdkondades. Shikhar abistab organisatsiooni kuluefektiivsete, skaleeritavate pilvekeskkondade kujundamisel, ehitamisel ja hooldamisel ning toetab GSI partnerit AWS-is strateegiliste tööstuslahenduste loomisel. Shikharile meeldib vabal ajal kitarri mängida, muusikat komponeerida ja tähelepanelikkust harjutada.

Ankur Desai on AWS AI Services meeskonna peamine tootejuht.

Nino Leenus on Accenture'i tehisintellekti konsultant. Ta tunneb end-to-end masinõppe lahenduste väljatöötamist ja nende pilve abil juurutamist. Teda huvitab uusimad tööriistad ja tehnoloogiad ML-Opsi valdkonnas. Ta armastab reisimist ja matkamist.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/