Tutvustame Amazon CodeWhispererit, ML-toega kodeerimiskaaslast

meil on hea meel teatada Amazon Code Whisperer, masinõppe (ML) toega teenus, mis aitab parandada arendaja tootlikkust, pakkudes koodisoovitusi, mis põhinevad arendajate loomulikel kommentaaridel ja eelneval koodil. CodeWhispereri abil saavad arendajad 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.

Kuigi pilv on rakenduste arendamise demokratiseerinud, pakkudes nõudmisel juurdepääsu arvutustele, salvestusele, andmebaasile, analüüsidele ja ML-ile, nõuab traditsiooniline tarkvararakenduste loomise protsess siiski arendajatelt palju aega, et kirjutada koodi põhiosasid, mis ei ole mis on otseselt seotud põhiprobleemiga, mida nad lahendada püüavad. Isegi kõige kogenumatel arendajatel on raske mitme programmeerimiskeele, raamistiku ja tarkvarateegiga sammu pidada, tagades samas, et nad järgivad õiget programmeerimissüntaksit ja parimaid kodeerimistavasid. Seetõttu kulutavad arendajad märkimisväärselt palju aega veebist koodilõikude otsimisele ja kohandamisele. CodeWhispereri abil saavad arendajad IDE-le keskenduda ja kasutada reaalajas kontekstuaalseid soovitusi, mis on juba kohandatud ja kasutamiseks valmis. Vähem IDE-st eemale segavaid tegureid ja kasutusvalmis reaalajas soovitused aitavad teil kodeerimisülesanded kiiremini lõpule viia ja tõstab tootlikkust.

Selles postituses käsitleme CodeWhispereri eeliseid ja alustamist.

ML-i võimsuse toomine arendaja käeulatusse

CodeWhisperer on saadaval AWS-i tööriistakomplekti laienduse osana suuremate IDE-de jaoks, sealhulgas JetBrains, Visual Studio Code ja AWSi pilv. On AWS Lambda konsool, CodeWhisperer on saadaval natiivse koodisoovitusfunktsioonina. Käivitamisel saate CodeWhispereri abil luua Pythoni, Java ja JavaScripti jaoks koodisoovitusi. Saate installida AWS-i tööriistakomplekti, minnes oma IDE pistikprogrammi või laienduse ekraanile ja otsides AWS-i tööriistakomplekti.

Kui CodeWhisperer on lubatud, hakkate koodi või kommentaaride kirjutamise ajal automaatselt IDE-s koodisoovitusi saama. Kohtudes arendajatega teie asukohas, muudame CodeWhispereri kasutamise ja katsetamise lihtsaks. Saate alustada mõne minutiga ja hakata kohe tootlikkuse eeliseid nautima.

Palju rohkem kui traditsiooniline automaatne täitmine

Traditsioonilised automaatse täitmise tööriistad pakuvad ühesõnalisi lõpetamisi, näiteks objekti atribuutide või meetodite loendit. CodeWhisperer annab palju parema tootlikkuse tõuke, genereerides korraga terveid funktsioone ja loogilisi koodiplokke. Samuti mõistab CodeWhisperer arendaja kavatsust, mis on väljendatud lihtsate ingliskeelsete kommentaaride kaudu. Järgmine näide näitab, kuidas CodeWhisperer genereerib kogu funktsiooni JSON-faili CSV-failiks teisendamiseks, võttes samal ajal arvesse arendaja kavatsust kasutada JSON-failis olevaid võtmeid CSV-faili päistena.

Rakenduste loomine AWS-is muutus just lihtsamaks

CodeWhisperer muudab AWS-i teenuste kasutamise lihtsaks, pakkudes koodisoovitusi AWS-i rakendusliideste (API) jaoks kõige populaarsemates teenustes, sealhulgas Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Lambda ja Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3). Kui kirjutate oma IDE-s koodi, analüüsib CodeWhisperer automaatselt kommentaari, koostab soovitud funktsioonide jaoks vastavate pilveteenuste ja avalike tarkvarateekide abil koodi ning soovitab parimatele tavadele vastavaid koodilõike ja isegi terveid funktsioone otse IDE-s. Järgmine näide näitab, kuidas CodeWhisperer saab serveripoolse krüptimise abil luua kogu funktsiooni faili Amazon S3 üleslaadimiseks.

AI võimsuse vastutustundlik kasutamine

Soovituste täpsuse parandamiseks oleme CodeWhispereri mudelit välja õpetanud suurel hulgal avalikult kättesaadaval koodil. Lihtsamalt öeldes on mudeli täpsus otseselt võrdeline treeningandmete suurusega. Ja kuigi see on meid täpsuse osas aidanud, võivad seda tüüpi mudelid õppida ka mõningaid soovimatuid mustreid. Usume, et kuigi tehisintellekt võib kahtlemata tootlikkust tõsta, peame seda jõudu vastutustundlikult kasutama. Seal on mõned silmapaistvad võimalused, mis muudavad CodeWhispereri selles ruumis ainulaadseks.

Meile AWS-is meeldib öelda, et turvalisus on null. Seetõttu pakub CodeWhisperer turvaaukude tuvastamiseks ka võimalust skannida teie koodi (mis on loodud nii CodeWhispereri poolt kui ka teie kirjutatud). Järgmine ekraanipilt illustreerib CodeWhispereri turvaskannimise funktsiooni. Lisasime koodilõigu, mis võib põhjustada ressursileket. Kui valite Käivitage turvakontrollCodeWhisperer tuvastab selle haavatavuse ja kuvab probleemi.

Teiseks pakume viitejälgijat, mis suudab tuvastada, millal genereeritud väljundid võivad olla sarnased konkreetsete treeningandmetega. Kuigi mudel on õppinud koodi kirjutama ja genereerib õppimise põhjal täiesti uue koodi, võib väga harvadel juhtudel iseseisvalt genereeritud koodisoovitus meenutada unikaalset koodijuppi koolitusandmetes. Kui see juhtub, teavitate teid ning esitate hoidla ja litsentsiteabe, muudab CodeWhisperer teie jaoks lihtsamaks otsustamise, kas kasutada koodi oma projektis ja teha asjakohaseid lähtekoodi omistamisi oma äranägemise järgi.

CodeWhisperer annab teile reaalajas teada, et praegune koodisoovitus, mida näete, võib sarnaneda viitekoodiga, kuvades soovituste hüpikaknas teatise. Järgmisel ekraanipildil leiti, et loodud kood sarnaneb MIT-i litsentsi all oleva viitekoodiga. Kui arendaja nõustub soovitusega, logib CodeWhisperer nõusoleku ja vastava litsentsiteabe. Seejärel saate vaadata viitelogi, valides CodeWhispereri sõlme all käsu Open CodeWhisperer Reference Panel.

Lõpuks rakendame tavapärastel stereotüüpidel põhinevaid kallutatuse tuvastamise meetodeid. Oleme rakendanud filtreid, mis tuvastavad loodud koodis ilmse kallutatuse ja eemaldavad koodisoovitused, mida võidakse pidada kallutatud ja ebaausaks. Kujutage näiteks ette värbamistarkvara, mis aitab palgata juhte, lisades kandidaate automaatselt nimekirja. Võrdse tulemuse korral sõltub tarkvara viigistamise loogikast. Selle stsenaariumi jaoks soovituse loomisel on võimalik, et AI-mudel võib luua koodi, mis eelistab kandidaate sobimatute parameetrite alusel. CodeWhisperer suudab oma soovitustes tuvastada eelarvamusi ja filtreerida need välja enne, kui arendajale soovitusi kuvab.

Tootlikkuse suurendamine CodeWhispereri abil

„Kodeerimisel on segavad faktorid pidev väljakutse, eriti kui on vaja veebist koodinäidiste ja dokumentatsiooni otsimiseks konteksti vahetada. Amazon CodeWhisperer hoiab mind koodile keskendunud, pakkudes automaatselt kasulikke soovitusi just siis, kui neid vajan, nii et ma ei pea kunagi toimetajast lahkuma.

– Ryan Grove, SmugMugi personali tarkvarainsener.

„Meil on hea meel teha koostööd AWS-iga Amazon CodeWhispereri toomisel IntelliJ platvormile. JetBrainsi eesmärk on muuta tarkvaraarendus sujuvaks ja nauditavaks kogemuseks. Pistikprogrammi kättesaadavus meie tööriistade jaoks aitab arendajatel oma IDE-le keskenduda ning vähendab vajadust otsida ja kohandada veebist koodilõike. Tänasest saavad IntelliJ IDEA, PyCharmi ja WebStormi kasutajad alustada tööd Amazon CodeWhispereriga otse oma IDE-s ning lähitulevikus toetatakse rohkem IDE-sid.

– Max Shafirov, JetBrainsi tegevjuht.

Alustamine

Eelvaateperioodil on CodeWhisperer kõigile arendajatele üle maailma tasuta saadaval. Teenusele eelvaates juurde pääsemiseks liituge ootenimekirjaga registreerumine. Teenuse kohta lisateabe saamiseks külastage Amazon Code Whisperer.

---

Autoritest

Ankur Desai on AWS AI Services meeskonna peamine tootejuht.

Atul Deo on AWS AI Services meeskonna tootehalduse direktor.

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-codewhisperer-the-ml-powered-coding-companion/