Як Accenture використовує Amazon CodeWhisperer для підвищення продуктивності розробників

Amazon Code Whisperer це компаньйон кодування штучного інтелекту, який допомагає підвищити продуктивність розробників, генеруючи рекомендації щодо коду на основі їхніх коментарів природною мовою та коду в інтегрованому середовищі розробки (IDE). CodeWhisperer прискорює виконання завдань кодування, зменшуючи перемикання контексту між IDE та документацією чи форумами розробників. Завдяки рекомендаціям щодо коду в режимі реального часу від CodeWhisperer ви можете залишатися зосередженими на IDE та швидше виконувати завдання кодування.

CodeWhisperer працює на основі великої мовної моделі (LLM), яка навчається на мільярдах рядків коду, і в результаті навчилася писати код 15 мовами програмування. Ви можете просто написати коментар, який описує конкретне завдання простою англійською мовою, наприклад «завантажте файл на S3». На основі цього CodeWhisperer автоматично визначає, які хмарні служби та загальнодоступні бібліотеки найкраще підходять для вказаного завдання, будує конкретний код на льоту та рекомендує згенеровані фрагменти коду безпосередньо в IDE. Крім того, CodeWhisperer легко інтегрується з Visual Studio Code та JetBrains IDE, щоб ви могли зосередитися й ніколи не залишати IDE. На момент написання цієї статті CodeWhisperer підтримує Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell і SQL.

У цій публікації ми показуємо, як Accenture використовує CodeWhisperer на практиці для підвищення продуктивності розробника.

«Accenture використовує Amazon CodeWhisperer для прискорення кодування в рамках нашої ініціативи щодо найкращих практик розробки програмного забезпечення на нашій платформі Velocity», — говорить Балакрішнан Вішванатан, старший менеджер із технічної архітектури Accenture. «Команда Velocity шукала шляхи підвищення продуктивності розробників. Після пошуку кількох варіантів ми натрапили на Amazon CodeWhisperer, який зменшив наші зусилля щодо розробки на 30%, і тепер ми більше зосереджуємося на покращенні безпеки, якості та продуктивності».

Переваги CodeWhisperer

Команда Accenture Velocity використовує CodeWhisperer для прискорення своїх проектів штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). У наступному підсумку висвітлюються переваги:

• Команда витрачає менше часу на створення шаблонних і повторюваних шаблонів коду, і більше часу на те, що має значення: створення чудового програмного забезпечення
• CodeWhisperer дає змогу розробникам відповідально використовувати ШІ для створення синтаксично правильних і безпечних програм
• Команда може створювати цілі функції та логічні блоки коду без необхідності шукати та налаштовувати фрагменти коду в Інтернеті
• Вони можуть прискорити адаптацію для розробників-початківців або розробників, які працюють із незнайомою кодовою базою
• Вони можуть виявити загрози безпеці на ранніх етапах процесу розробки, перемістивши сканування безпеки вліво до IDE розробника

У наступних розділах ми більш детально обговорюємо деякі способи використання CodeWhisperer командою Accenture Velocity.

Навчання розробників у нових проектах

CodeWhisperer допомагає розробникам, які не знайомі з AWS, швидше розвивати проекти, які використовують служби AWS. Нові розробники в Accenture змогли написати код для таких служб AWS, як Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) і Amazon DynamoDB. За короткий проміжок часу вони змогли бути продуктивними та зробити внесок у проект. CodeWhisperer допомагав розробникам, надаючи блоки коду або рядкові пропозиції. Він також залежить від контексту. Зміна інструкцій (коментарів) на більш конкретні призводить до того, що CodeWhisperer генерує більш відповідний код.

Написання шаблонного коду

Розробники змогли використати CodeWhisperer для виконання попередніх умов. Вони змогли створити клас даних попередньої обробки, просто ввівши «клас для створення сценарію попередньої обробки для даних ML». Написання сценарію попередньої обробки зайняло всього кілька хвилин, і CodeWhisperer зміг згенерувати цілі блоки коду.

Допомога розробникам у програмуванні незнайомими мовами

Новий користувач Java зміг легко почати писати код Python за допомогою CodeWhisperer, не турбуючись про синтаксис.

Виявлення вразливостей безпеки в коді

Розробники змогли виявити проблеми безпеки, вибравши Запустіть перевірку безпеки у своїй IDE. Детальна інформація про виявлені проблеми безпеки надається безпосередньо в IDE. Це допомагає розробникам завчасно виявляти та виправляти проблеми.

"Як розробнику, використання CodeWhisperer дає змогу швидше писати код», — каже Ніно Лінус, консультант із розробки ШІ Accenture. «Крім того, CodeWhisperer допоможе точніше кодувати, усуваючи друкарські та інші типові помилки за допомогою штучного інтелекту. Для розробника писати один і той самий код кілька разів – це втомливо. Рекомендуючи наступні фрагменти коду, які можуть вам знадобитися, технології завершення коду штучного інтелекту зменшують таке повторюване кодування».

Висновок

У цьому дописі представлено CodeWhisperer, компаньйон кодування ШІ від Amazon. Інструмент використовує моделі ML, навчені на великих наборах даних, щоб надавати пропозиції та автозаповнення коду, а також генерувати цілі функції та класи на основі описів природною мовою. У цій публікації також висвітлюються деякі переваги Accenture при використанні CodeWhisperer, наприклад підвищення продуктивності та можливість скоротити час і зусилля, необхідні для стандартних завдань кодування. Ви можете активувати CodeWhisperer у своїй улюбленій IDE вже сьогодні. CodeWhisperer автоматично генерує пропозиції на основі наявного коду та коментарів. Відвідайте Amazon Code Whisperer щоб розпочати роботу.

---

Про авторів

Балакрішнан Вішванатан є архітектором рішень AI/ML в Accenture. Співпрацюючи з AABG, він розробляє та реалізує передові хмарні стратегії для вирішення різноманітних проблем, пов’язаних зі ШІ/ML. Інтереси Бали полягають як у кулінарії, так і в Photoshop, яким він захоплюється.

Шихар Кватра є архітектором спеціалізованих рішень AI/ML в Amazon Web Services, який працює з провідним глобальним системним інтегратором. Він заслужив титул одного з наймолодших індійських майстрів-винахідників із понад 500 патентами в сферах AI/ML та IoT. Shikhar допомагає в архітектурі, створенні та підтримці економічно ефективних, масштабованих хмарних середовищ для організації та підтримує партнера GSI у створенні стратегічних галузевих рішень на AWS. Шихар любить грати на гітарі, складати музику та практикувати усвідомленість у вільний час.

Анкур Десай є головним менеджером з продуктів у команді AWS AI Services.

Ніно Леенус є консультантом зі штучного інтелекту в Accenture. Вона має досвід розробки рішень для наскрізного машинного навчання та їх розгортання за допомогою хмари. Вона цікавиться найновішими інструментами та технологіями в галузі ML-Ops. Вона любить подорожі та походи.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/