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Introduction

Dans le paysage du développement logiciel en évolution rapide, l’intelligence artificielle (IA) est devenue une force de transformation, redéfinissant les méthodologies traditionnelles et améliorant considérablement la productivité. De l’automatisation des tâches à l’optimisation de processus complexes, les technologies d’IA révolutionnent la façon dont les logiciels sont conceptualisés, développés et déployés. Cet article explore certaines manières avec des exemples dans lesquels l’IA donne les moyens aux développeurs de logiciels et catalyse l’innovation pour stimuler la productivité à l’ère numérique.

Modèles d’IA pour la productivité

Les modèles d’intelligence artificielle (IA) représentent l’avant-garde de l’innovation technologique, tirant parti d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et responsabiliser les développeurs. Développé grâce à une combinaison de recherche, d’analyse de données et d’affinement itératif.

Le développement de modèles d’IA commence par l’identification d’un défi urgent ou d’un domaine spécifique dans lequel les solutions basées sur l’IA peuvent faire une différence significative. Les chercheurs lancent un processus de collecte, de conservation et de prétraitement des données, rassemblant de vastes ensembles de données qui servent de base à la formation de modèles d’apprentissage automatique robustes. Ces ensembles de données englobent souvent diverses sources d’informations, allant des données structurées dans des bases de données aux textes non structurés, aux images et au contenu multimédia du Web.

Avec ces ensembles de données, les chercheurs emploient diverses techniques d’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement, pour former des modèles d’IA capables de comprendre des modèles, de faire des prédictions et de générer des informations pertinentes par rapport au problème cible. Le processus de formation implique un ajustement itératif des paramètres et des architectures du modèle et l’exploitation des mécanismes de retour d’information pour améliorer les performances et les capacités de généralisation.

Dans le cas de Codellama, un modèle d’IA spécialisé conçu pour aider les développeurs à écrire du code efficace et sans erreur, le processus de développement implique la formation de modèles d’apprentissage en profondeur sur de vastes référentiels d’extraits de code, de langages de programmation et de meilleures pratiques de développement logiciel. En analysant les modèles dans les structures de code, en identifiant les erreurs de programmation courantes et en recommandant des solutions optimales, Codellama vise à rationaliser le processus de développement logiciel, à améliorer la qualité du code et à accroître la productivité des développeurs.

LLama2, algorithmes

CodeLlama est basé sur Llama 2 (Llama 2 est une famille de grands modèles de langage (LLM) pré-entraînés et réglés publiés par Meta AI en 2023. Il est sous licence pour un usage commercial et open source) et est disponible en trois modèles : CodeLlama, CodeLlama Python et CodeLlama Instruct.

Chaque modèle est sorti en trois tailles : 7B, 13B et 34B. (Fin janvier 2024, la version 70B est sortie).

Génération de code automatisée

L’une des applications les plus importantes de l’IA dans le développement de logiciels est la génération automatisée de code. Les outils basés sur l’IA, tels que les générateurs de code et les plugins d’auto-complétion, exploitent les algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les bases de code existantes, comprendre les modèles de codage et générer des extraits de code, voire des modules entiers de code. Cela accélère non seulement les cycles de développement, mais minimise également les erreurs humaines, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité du code.

Comment installer Ollama et Codellama

Avant de plonger dans le processus d’installation, prenons un moment pour comprendre en quoi consiste Ollama. Ollama est un outil basé sur l’IA qui vous permet d’exécuter des modèles de langage étendus (LLM) localement, directement sur votre propre ordinateur. Pas besoin de vous soucier des problèmes de connectivité ou de confidentialité.

• Pour installer Ollama sur votre PC, vous devrez d’abord télécharger le programme d’installation depuis le site officiel d’Ollama (https://ollama.com/download). Accédez à la section de téléchargement et localisez la version d’Ollama compatible avec votre système d’exploitation. Une fois que vous avez trouvé le programme d’installation approprié, cliquez sur le bouton de téléchargement pour lancer le processus de téléchargement.

• L’assistant d’installation vous guidera tout au long du processus d’installation d’Ollama sur votre PC. Suivez les instructions à l’écran, lisez et acceptez le contrat de licence, puis choisissez le dossier de destination dans lequel vous souhaitez qu’Ollama soit installé. Vous pouvez également sélectionner des options ou des paramètres supplémentaires en fonction de vos préférences.

• Si votre système d’exploitation est Windows, vous devez ajouter Ollama aux variables système.

• Une fois l’installation terminée, vous verrez un message de confirmation indiquant qu’Ollama a été installé avec succès sur votre PC. Vous pouvez maintenant lancer Ollama en double-cliquant sur son raccourci sur le bureau ou en le recherchant dans le menu Démarrer, vous pouvez exécuter la commande « ollama » pour vérifier que l’installation a réussi.

• Pour utiliser un modèle, par exemple Llama 2, vous devez taper la commande « ollama run llama2: 7b ». Lorsqu’un modèle n’est pas installé sur votre ordinateur, l’outil effectuera d’abord le téléchargement et vous pourrez ensuite interagir avec lui.

Installer Continuer

L’intégration d’Ollama à votre éditeur de code peut améliorer votre expérience de codage en fournissant une assistance IA directement dans votre espace de travail. Ceci peut être réalisé à l’aide de l’extension Continue, disponible dans Visual Studio Code.

1. Cliquez sur Installer sur le Continuer l’extension dans Visual Studio Marketplace
2. Cela ouvrira la page Continuer l’extension dans VS Code, où vous devrez cliquer à nouveau sur Installer.
3. Une fois cela fait, vous verrez le logo Continuer apparaître dans la barre latérale gauche. Si vous cliquez dessus, l’extension Continuer s’ouvrira et dans la partie inférieure gauche, nous pourrons sélectionner le modèle que nous voulons utiliser.

Comment comprendre la base de code actuelle

En plus de générer du code à partir de zéro, CodeLlama nous offre la possibilité d’analyser le code et d’expliquer ses fonctionnalités. Cette fonctionnalité accélère non seulement le processus de développement, mais améliore également la compréhension du code existant, permettant aux développeurs d’identifier les domaines à améliorer, de corriger les bogues et d’optimiser les performances.

Comment exécuter le modèle – Fournir des contextes

Codellama crée de nouvelles implémentations basées sur le contexte fourni. Ce modèle utilise le traitement du langage naturel pour analyser les fichiers de code existants et produire un nouveau code conforme aux conventions et aux structures du projet précédent.

Détection et résolution intelligentes des bogues

L’identification et la résolution des bogues font partie intégrante du cycle de vie du développement logiciel. Les algorithmes d’IA, en particulier ceux basés sur l’apprentissage automatique, excellent dans l’analyse de vastes ensembles de données pour détecter les anomalies et les modèles indiquant des bugs potentiels. Grâce à des techniques telles que la détection des anomalies et l’analyse prédictive, l’IA peut identifier de manière proactive les zones de code sujettes aux erreurs, permettant ainsi aux développeurs de résoudre les problèmes de manière préventive avant qu’ils ne s’aggravent. De plus, les outils de débogage basés sur l’IA peuvent suggérer des correctifs ou générer automatiquement des correctifs, que le développeur doit valider pour accélérer le processus de résolution et minimiser les temps d’arrêt.

Comment détecter les erreurs

CodeLlama génère non seulement un nouveau code basé sur le contexte, mais identifie et corrige également les erreurs dans les fichiers de code existants.

Tests et assurance qualité améliorés

Les tests sont essentiels pour garantir la fonctionnalité, les performances et la sécurité des applications logicielles. Les tests basés sur l’IA exploitent des techniques telles que la génération automatisée de cas de test, la priorisation intelligente des tests et l’exécution autonome des tests pour optimiser les processus de test. En simulant des scénarios réels et en générant une couverture de test complète, l’IA permet aux développeurs de générer une meilleure couverture de code plus tôt dans le cycle de vie de développement, réduisant ainsi le temps et les efforts consacrés au débogage et aux retouches. De plus, l’automatisation des tests basée sur l’IA accélère considérablement les tests de régression et facilite l’intégration et la livraison continues (CI/CD), permettant des cycles de publication plus rapides sans compromettre la qualité.

L’écriture de tests unitaires ne pourrait pas être plus simple. Tout ce que vous devez faire est de fournir le composant comme contexte et l’invite correcte. L’IA sera capable de générer une version de test unitaire en fonction de votre composant, étant donné que le framework de tests unitaires est formé au sein du modèle. Un exemple d’invite est le suivant :

« Veuillez générer les tests unitaires pour user.component @user.component.ts @user.component.html »

Points importants à retenir

Si l’intelligence artificielle présente de nombreux avantages, elle comporte également des risques importants qui doivent être pris en compte. Il est important de comprendre que l’intelligence artificielle est un outil qui permet au développeur de fournir des fonctionnalités logicielles plus rapides, mais qui ne va pas le remplacer. À cet égard, le développeur est la personne qui définit l’approche d’architecture et de style de code lorsqu’il exploite ces technologies, et n’utilise pas la technologie pour piloter un processus de développement logiciel.

Avoir les bonnes connaissances lors du développement de logiciels est plus que jamais essentiel. Pour cela, le développeur doit avoir une connaissance approfondie du langage de programmation, des outils et des frameworks qu’il utilise pour structurer une application logicielle sans affecter les utilisateurs finaux en raison d’un manque de qualité dans la fonctionnalité finale dû à une mauvaise utilisation de l’intelligence artificielle. , affectant ainsi la réputation des sociétés de développement de logiciels.

Les développeurs doivent avoir une compréhension fondamentale des concepts de l’IA, notamment l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP), l’apprentissage profond et les réseaux de neurones. Ces connaissances aident les développeurs à comprendre comment fonctionnent les algorithmes d’IA et comment ils peuvent être appliqués pour améliorer les invites et automatiser les tâches de développement de logiciels.

Conclusion

En conclusion, l’intelligence artificielle révolutionne le développement de logiciels en augmentant les capacités des développeurs, en automatisant les tâches fastidieuses et en permettant une prise de décision basée sur les données. De la génération automatisée de code à la détection intelligente des bogues, les technologies d’IA remodèlent toutes les facettes du cycle de vie du développement logiciel, améliorant la productivité, accélérant les délais de mise sur le marché et favorisant l’innovation. À mesure que les organisations adoptent des pratiques de développement basées sur l’IA, elles commencent à acquérir un avantage concurrentiel dans un paysage numérique dynamique et hautement concurrentiel.