Accenture가 Amazon CodeWhisperer를 사용하여 개발자 생산성을 개선하는 방법

아마존 코드위스퍼러 IDE(통합 개발 환경)에서 자연어 및 코드의 주석을 기반으로 코드 권장 사항을 생성하여 개발자 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 AI 코딩 동반자입니다. CodeWhisperer는 IDE와 문서 또는 개발자 포럼 간의 컨텍스트 전환을 줄여 코딩 작업 완료를 가속화합니다. CodeWhisperer의 실시간 코드 권장 사항을 통해 IDE에 계속 집중하고 코딩 작업을 더 빨리 완료할 수 있습니다.

CodeWhisperer는 수십억 줄의 코드로 훈련된 LLM(Large Language Model)에 의해 구동되며 그 결과 15개의 프로그래밍 언어로 코드를 작성하는 방법을 배웠습니다. "S3에 파일 업로드"와 같이 평이한 영어로 특정 작업을 설명하는 주석을 간단히 작성할 수 있습니다. 이를 기반으로 CodeWhisperer는 지정된 작업에 가장 적합한 클라우드 서비스 및 공용 라이브러리를 자동으로 결정하고, 특정 코드를 즉석에서 빌드하고, 생성된 코드 스니펫을 IDE에서 직접 추천합니다. 또한 CodeWhisperer는 Visual Studio Code 및 JetBrains IDE와 원활하게 통합되므로 IDE를 벗어나지 않고 집중할 수 있습니다. 이 글을 쓰는 시점에서 CodeWhisperer는 Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell 및 SQL을 지원합니다.

이 게시물에서는 Accenture가 실제로 CodeWhisperer를 사용하여 개발자 생산성을 개선하는 방법을 설명합니다.

"Accenture는 Amazon CodeWhisperer를 사용하여 Velocity 플랫폼의 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례 이니셔티브의 일부로 코딩을 가속화하고 있습니다."라고 Accenture의 기술 아키텍처 수석 관리자인 Balakrishnan Viswanathan은 말합니다. “Velocity 팀은 개발자 생산성을 개선할 방법을 찾고 있었습니다. 여러 옵션을 검색한 후 Amazon CodeWhisperer를 발견하여 개발 노력을 30% 줄일 수 있었고 이제 우리는 보안, 품질 및 성능 개선에 더 집중하고 있습니다.”

CodeWhisperer의 이점

Accenture Velocity 팀은 CodeWhisperer를 사용하여 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 프로젝트를 가속화했습니다. 다음 요약은 이점을 강조합니다.

• 팀은 상용구 및 반복 코드 패턴을 생성하는 데 소요되는 시간을 줄이고 중요한 일인 훌륭한 소프트웨어 구축에 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.
• CodeWhisperer는 개발자가 책임감 있게 AI를 사용하여 구문적으로 정확하고 안전한 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다.
• 팀은 웹에서 코드 스니펫을 검색하고 사용자 지정할 필요 없이 전체 기능과 논리적 코드 블록을 생성할 수 있습니다.
• 초보 개발자 또는 익숙하지 않은 코드베이스로 작업하는 개발자를 위해 온보딩을 가속화할 수 있습니다.
• 보안 스캐닝을 개발자의 IDE로 전환하여 개발 프로세스 초기에 보안 위협을 감지할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Accenture Velocity 팀이 CodeWhisperer를 사용하는 몇 가지 방법에 대해 자세히 설명합니다.

새 프로젝트에 개발자 온보딩

CodeWhisperer는 AWS에 익숙하지 않은 개발자가 AWS 서비스를 사용하는 프로젝트에서 더 빠르게 성장할 수 있도록 도와줍니다. Accenture의 새로운 개발자는 다음과 같은 AWS 서비스용 코드를 작성할 수 있었습니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 및 아마존 DynamoDB. 짧은 시간에 그들은 생산적이 되어 프로젝트에 기여할 수 있었습니다. CodeWhisperer는 코드 블록 또는 줄 단위 제안을 제공하여 개발자를 지원했습니다. 또한 상황을 인식합니다. 지침(주석)을 더 구체적으로 변경하면 CodeWhisperer가 더 관련성 높은 코드를 생성합니다.

상용구 코드 작성

개발자는 CodeWhisperer를 사용하여 전제 조건을 완료할 수 있었습니다. 그들은 "ML 데이터에 대한 전처리 스크립트를 생성하는 클래스"를 입력하는 것만으로 전처리 데이터 클래스를 생성할 수 있었습니다. 전처리 스크립트를 작성하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않았고 CodeWhisperer는 전체 코드 블록을 생성할 수 있었습니다.

개발자가 익숙하지 않은 언어로 코딩하도록 지원

팀에 새로 합류한 Java 사용자는 구문에 대한 걱정 없이 CodeWhisperer의 도움으로 Python 코드 작성을 쉽게 시작할 수 있었습니다.

코드의 보안 취약점 탐지

개발자는 다음을 선택하여 보안 문제를 감지할 수 있었습니다. 보안 스캔 실행 그들의 IDE에서. 발견된 보안 문제에 대한 자세한 통찰력은 IDE에서 직접 제공됩니다. 이는 개발자가 문제를 조기에 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다.

"개발자로서 CodeWhisperer를 사용하면 코드를 더 빨리 작성할 수 있습니다.”라고 Accenture의 AI 엔지니어링 컨설턴트인 Nino Leenus는 말합니다. “또한 CodeWhisperer는 인공 지능의 도움으로 오타 및 기타 일반적인 오류를 제거하여 더 정확하게 코딩하도록 도와줍니다. 개발자에게 동일한 코드를 여러 번 작성하는 것은 지루한 작업입니다. 필요한 후속 코드 조각을 추천함으로써 AI 코드 완성 기술은 이러한 반복 코딩을 줄입니다.”

결론

이 게시물에서는 Amazon의 AI 코딩 컴패니언인 CodeWhisperer를 소개합니다. 이 도구는 대규모 데이터 세트에서 훈련된 ML 모델을 사용하여 코드에 대한 제안 및 자동 완성을 제공하고 자연어 설명을 기반으로 전체 함수 및 클래스를 생성합니다. 이 게시물은 또한 CodeWhisperer를 사용할 때 Accenture에서 볼 수 있는 몇 가지 이점(예: 생산성 향상 및 일반적인 코딩 작업에 필요한 시간과 노력을 줄이는 기능)을 강조합니다. 오늘 즐겨 사용하는 IDE에서 CodeWhisperer를 활성화할 수 있습니다. CodeWhisperer는 기존 코드와 주석을 기반으로 제안을 자동으로 생성합니다. 방문하다 아마존 코드위스퍼러 시작하는.

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저자에 관하여

발라크리쉬난 비스와나단 Accenture의 AI/ML 솔루션 아키텍트입니다. AABG와 협력하여 다양한 AI/ML 관련 문제를 해결하기 위해 최첨단 클라우드 기반 전략을 고안하고 실행합니다. Bala의 관심 분야는 요리와 포토샵에 있으며 열정을 쏟고 있습니다.

시카르 콰트라 Amazon Web Services의 AI/ML 전문 솔루션 아키텍트이며 선도적인 글로벌 시스템 통합업체와 협력하고 있습니다. 그는 AI/ML 및 IoT 도메인에서 500개 이상의 특허를 보유한 최연소 인도 마스터 발명가 중 한 명이라는 칭호를 얻었습니다. Shikhar는 조직을 위한 비용 효율적이고 확장 가능한 클라우드 환경의 설계, 구축 및 유지를 돕고 GSI 파트너가 AWS에서 전략적 산업 솔루션을 구축하도록 지원합니다. Shikhar는 여가 시간에 기타 연주, 작곡, 마음챙김 연습을 즐깁니다.

안쿠르 데사이 AWS AI Services 팀의 수석 제품 관리자입니다.

니노 리누스 Accenture의 AI 컨설턴트입니다. 그녀는 엔드투엔드 기계 학습 솔루션 개발 및 클라우드를 사용한 배포에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 그녀는 ML-Ops 분야의 최신 도구와 기술에 대해 궁금해합니다. 그녀는 여행과 트레킹을 좋아합니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/