Site icon Ai-Romania – informații din domeniul inteligenței artificiale

Programare asistată de AI prin extensia Continue

Stoica Paul
Programare asistată de AI prin extensia Continue

Programare asistată de AI prin extensia Continue

1.Programare asistată de AI: o nouă eră în dezvoltarea software

În ultimii ani, inteligența artificială a făcut pași uriași în direcția automatizării proceselor de dezvoltare software.

Una dintre cele mai interesante aplicații din acest domeniu este extensia Continue, care permite dezvoltatorilor să genereze cod automat cu ajutorul modelelor AI. În acest articol, vom explora conceptul de programare asistată, modelele AI care pot fi folosite pentru aceasta și modul în care extensia Continue poate fi integrată în Visual Code Studio pentru a facilita dezvoltarea software.

Programare asistată de AI prin extensia Continue

2. Ce înseamnă programare asistată?

Istoria programării asistată de AI își are rădăcinile în cercetările din domeniul inteligenței artificiale și al procesării limbajului natural. Încă de la începuturile sale, oamenii de știință au visat la crearea de sisteme inteligente capabile să înțeleagă și să proceseze limbajul uman în mod natural. Odată cu progresele tehnologice și creșterea puterii de calcul, aceste sisteme au devenit din ce în ce mai sofisticate.

Un moment crucial în evoluția programării asistate de AI a fost apariția modelelor de limbaj bazate pe rețele neuronale profunde, cum ar fi transformatoarele. Aceste modele sunt antrenate pe cantități imense de date de text, permițându-le să învețe pattern-uri și relații complexe din limbajul natural. Prin intermediul lor, sistemele de AI pot genera, rezuma sau traduce texte cu o acuratețe remarcabilă.

Programarea asistată este procesul prin care un model AI generează codul în conformitate cu o specificație sau un set de cerințe. Acest proces poate fi realizat în două moduri: prin generarea completă a codului sau prin completarea codului existent. În primul scenariu, modelul AI generează întregul cod necesar pentru a satisface cerințele specificate, în timp ce în al doilea scenariu, modelul completează codul existent cu porțiuni lipsă sau îl optimizează pentru a îmbunătăți performanța.

Unul dintre primele exemple de succes ale programării asistate de AI a fost lansarea Copilot de către GitHub în 2021. Această unealtă revoluționară folosește un model de limbaj puternic pentru a sugera cod sursă în timp real, în funcție de contextul și intențiile programatorului. Copilot poate genera fragmente de cod, completări de funcții și chiar fișiere întregi, accelerând semnificativ procesul de dezvoltare software.

Însă programarea asistată de AI nu se limitează doar la sugestii de cod. Unelte avansate precum ChatGPT sau Claude Sonet 3.5 dezvoltate de companii precum Anthropic, pot oferi explicații detaliate, depanare de cod și chiar sfaturi de arhitectură pentru proiecte complexe. Aceste sisteme inteligente pot înțelege cerințele utilizatorilor și pot oferi soluții personalizate, bazate pe cunoștințele lor vaste.

Cu toate acestea, programarea asistată de AI nu este lipsită de provocări. Există îngrijorări legate de securitatea și integritatea codului generat automat, precum și de potențialele erori sau inconsecvențe introduse de aceste sisteme. De asemenea, există temeri legate de impactul pe care aceste tehnologii îl pot avea asupra locurilor de muncă din domeniul dezvoltării software.

În ciuda acestor provocări, programarea asistată de AI este considerată a fi o oportunitate enormă pentru a crește productivitatea și a accelera inovația în industria software. Prin combinarea inteligenței umane cu puterea sistemelor de AI, dezvoltatorii pot crea soluții mai rapide, mai eficiente și mai complexe decât oricând.

3. Modele AI pentru programare asistată

Există mai multe modele AI care pot fi folosite pentru programare asistată, printre care:

Aceste modele diferă în ceea ce privește arhitectura și capacitățile lor, dar toate au ca scop generarea de cod de calitate ridicată. Unele dintre aceste modele sunt open source, în timp ce altele sunt proprietare.

Antrenamentul acestor modele AI se bazează pe cantități imense de date, constând în cod sursă din diverse limbaje de programare, împreună cu comentarii și documentație aferentă. Aceste seturi de date sunt prelucrate și învățate de algoritmi sofisticate de învățare automată, permiţând modelelor să identifice pattern-uri, sintaxă și logică de programare.

Un aspect crucial în antrenamentul acestor modele este utilizarea tehnicilor de prelucrare a limbajului natural (NLP). Prin NLP, modelele AI pot înțelege și interpreta solicitările scrise ale programatorilor, oferind sugestii și soluții de cod relevante. Acest proces implică analiza semantică, recunoașterea intențiilor și extragerea cerințelor specifice din întrebările formulate.

Odată antrenate, aceste modele AI pot fi integrate în medii de dezvoltare integrate (IDEs) sau pot fi accesate prin interfețe conversaționale. Programatorii pot solicita asistență pentru sarcini precum generarea de cod, depanarea erorilor, optimizarea performanței sau chiar explicarea conceptelor de programare complexe.

DeepSeek-v2.5 este cea mai recentă realizare în domeniul modelelor LLM dedicate aistenței pentru programare alimentate de inteligență artificială. Dezvoltat de o echipă de cercetători în domeniul AI, acest model revoluționar îmbină puterea procesării informațiilor vizuale cu capacitățile lingvistice avansate, permițând utilizatorilor să efectueze generarea de informație complexă folosind limbaj natural.

La baza DeepSeek-v2.5 se află o rețea neuronală profundă multimodală care poate înțelege și corelaționa informațiile din imagini și text. Prin intermediul acestui model, utilizatorii pot pune întrebări detaliate despre conținutul unei imagini, iar sistemul va furniza răspunsuri precise și relevante.

Una dintre caracteristicile remarcabile ale DeepSeek-v2.5 este capacitatea sa de a înțelege contextul și relațiile complexe dintre elementele incluse într-un context. De exemplu, utilizatorul poate furniza o imagine cu o schemă de funcționare a unui website, iar modelul va încerca să reproducă site-ul prin cod HTML/JS și CSS.

Deși DeepSeek-v2.5 este lansat de puțin timp, rezultatele preliminare sunt promițătoare și arată potențialul uriaș al tehnologiilor bazate pe AI. Pe măsură ce aceste modele devin mai sofisticate și mai accesibile, ele ar putea transforma modul în care programatorii lucrează și ar putea reduce semnificativ timpul de punere în funcțiune a unei aplicații software.

4. Extensia Continue în Visual Code Studio

Continue este o extensie pentru Visual Code Studio care permite dezvoltatorilor să integreze modele AI în procesul de dezvoltare software. Această extensie oferă o interfață ușor de utilizat pentru configurarea și instalarea modelelor AI, precum și pentru setarea parametrilor necesari pentru generarea codului.

Pentru a instala extensia Continue, dezvoltatorii trebuie să urmeze următorii pași:

  1. Deschideți Visual Code Studio.
  2. Accesați meniul “Extensions” și căutați “Continue”.
  3. Selectați extensia și faceți clic pe “Install”.
  4. Urmați instrucțiunile pentru configurarea și instalarea modelului AI dorit.

Probabil cea mai complexă operațiune aici este doar configurarea modelelor folosite de Continue. Există două configurări principale:

Ambele modele pot rula local, dar pentru eficiență recomand utilizarea unui model cloud pentru generarea de cod și a unui model local (prin Ollama) pentru a genera sugestii.

Evident, în funcție de placa grafică disponibilă cele două modele generează informații cu viteze diferite, dar sugestiile au nevoie de o putere de calcul mai mică, așa că un model local se poate achita de această sarcină fără probleme.

Un exemplu de configurare pentru modelul principal este:

    {
      "apiBase": "https://api.deepseek.com",
      "model": "deepseek-coder",
      "title": "DeepSeek-V2.5",
      "provider": "deepseek",
      "apiKey": "XXXXXX"
    }

iar pentru sugestii:

  "tabAutocompleteModel": {
    "model": "mistral-nemo:latest",
    "title": "Deepseek V2",
    "completionOptions": {},
    "apiBase": "http://localhost:11434",
    "provider": "ollama"
  },

5. Diferența între creare completă de cod și asistență în programare

Există o confuzie frecventă cu privire la diferența dintre crearea completă de cod și asistența în programare. Această distincție este crucială pentru a înțelege limitele și capacitățile instrumentelor de inteligență artificială (AI) în domeniul programării.

Crearea completă de cod se referă la capacitatea unui sistem de inteligență artificială de a genera cod sursă funcțional de la zero, fără nicio contribuție umană. Acest lucru presupune că sistemul AI are o înțelegere profundă a problemei de rezolvat, a cerințelor, a sintaxei și a logicii de programare. În prezent, crearea completă de cod funcțional de la zero este extrem de dificilă și, în cele mai multe cazuri, depășește capacitățile actuale ale sistemelor de inteligență artificială.

Pe de altă parte, asistența în programare se referă la capacitatea unui sistem de inteligență artificială de a oferi sugestii, completări de cod, explicații și îmbunătățiri pentru codul existent. Aceste sisteme sunt proiectate pentru a fi instrumente care îi ajută pe programatori, nu pentru a-i înlocui complet. Ele analizează codul sursă și contextul și oferă recomandări bazate pe cunoștințele lor despre sintaxă, bune practici și modele de codare.

Un exemplu excelent de asistență în programare este reprezentat de instrumentele de completare automată de cod, care sugerează metode, variabile și sintaxă pe măsură ce programatorul scrie codul. Acestea economisesc timp și reduc erorile, permițând programatorilor să se concentreze pe logica și arhitectura aplicației.

Un alt exemplu sunt asistenții de codare bazați pe inteligență artificială, cum ar fi GitHub Copilot. Aceste instrumente analizează codul existent și contextul și oferă sugestii de completare a codului sau chiar fragmente de cod pentru a îndeplini anumite sarcini. Cu toate acestea, aceste sugestii trebuie revizuite și validate de un programator uman pentru a se asigura că sunt corecte și adecvate pentru cazul specific.

Crearea completă de cod de la zero rămâne o provocare majoră pentru inteligența artificială actuală, în timp ce asistența în programare a devenit o unealtă extrem de valoroasă pentru programatori. Aceste instrumente de asistență îi ajută pe programatori să fie mai productivi și să scrie cod de calitate superioară, dar nu îi înlocuiesc complet. Programatorii umani rămân esențiali pentru a înțelege cerințele, a proiecta arhitectura, a valida logica și a lua decizii critice în procesul de dezvoltare software.

6. Exemplu de utilizare

Spre exemplu, să presupunem că dorim să generăm un cod care afișează un fractal folosind modelul DeepSeek-v2 instalat pe un server Ollama local.

Programare asistată de AI prin extensia Continue și DeepSeek

Mai întâi, trebuie să configurăm extensia Continue pentru a utiliza modelul DeepSeek-v2. 

    "model": "deepseek-coder-v2:latest",
    "title": "Deepseek V2",
    "completionOptions": {},
    "apiBase": "http://localhost:11434",
    "provider": "ollama"

Apoi, putem crea un nou proiect în Visual Code Studio și îi cerem lui DeepSeek-v2 să genereze codul python pentru generarea unei imagini a unui fractal:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def mandelbrot(c, max_iter):
    z = c
    for n in range(max_iter):
        if abs(z) > 2:
            return n
        z = z*z + c
    return max_iter

height, width = 800, 800
max_iter = 256

xmin, xmax, ymin, ymax = -2.0, 1.0, -1.5, 1.5
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymin, ymax, height)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X + 1j * Y

fractal = np.zeros((height, width))

for i in range(height):
    for j in range(width):
        fractal[i, j] = mandelbrot(Z[i, j], max_iter)

plt.imshow(fractal, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax), cmap='hot')
plt.colorbar(label='Iterations')
plt.title('Mandelbrot Fractal')
plt.show()

Apoi, putem lansa comanda “Acceptare” a codului.

Dacă dorim rescrierea unei bucăți a codului este suficient să selectăm secțiunea respectivă și să o trimitem către Continue prin scurtătura ctrl-L:

În acest caz am cerut o simplă modificare a codului (schimbarea titlului), iar DeepSeek a fâcut schimbarea dorită.

7. Concluzii

În concluzie, programarea asistată de AI este o tehnologie promițatoare care poate ajuta dezvoltatorii să genereze cod de calitate ridicată mai rapid și mai eficient. Extensia Continue pentru Visual Code Studio oferă o interfață ușor de utilizat pentru configurarea și instalarea modelelor AI, precum și pentru setarea parametrilor necesari pentru generarea codului.

Prin utilizarea modelului DeepSeek-v2 am reușit să generăm un cod care afișează un fractal fără a scrie niciun rând de cod manual, doar din câteva clickuri.

Exit mobile version