AI大模型开发架构设计（7）——人人都需要掌握的AI编程及应用案例实战_ai大模型 软件开发

人人都需要掌握的AI编程及应用案例实战

1 AI代码生成模型与AI编程助手介绍

程序设计方式的发展

• 从机器语言到人类语言，越来越 简单化、智能化、降本增效、提质

自动代码生成

• 自动代码生成或程序合成（Program Synthesis）是计算机科学领域长久以来的一大难题

AI编程工具

• 基于大模型的AI编程工具—Github Copilot

• 基于大模型的AI编程工具
  • Cursor：https://www.cursor.so/
  • Bito：https://bito.ai/
  • CodeWhisperer：https://aws.amazon.com/codewhisperer/
  • CodeGeeX2：https://codegeex.cn/zh-CN

• 基于大模型的AI编程工具费用比较

2 AI编程助手的代码生成模型架构剖析

以 CodeGeeX 为例-发展过程

• 开源的大规模多语言代码生成模型

以 CodeGeeX 为例-训练过程

以 CodeGeeX 为例-大规模代码数据处理

以 CodeGeeX 为例-模型架构

以 CodeGeeX 为例-模型训练框架及算力

• 框架：基于华为 Mindspore 1.7
• 计算资源：1536 张昇腾 910 AI 处理器
• 混合精度：FP16(Layernorm，Softmax 使用 FP32 保证稳定性)
• 并行训练：192 路数据并行 + 8 路模型并行
• 全局批大小：3072
• 训练时长：2个月
• 训练量：~8500 亿 tokens

以 CodeGeeX 为例-如何评估代码生成模型的性能?

• 语义相似性 VS 功能正确性
• 代码正确性基准评估
  • HumanEval：仅支持Python
  • HumanEval-X：支持多语言

3 AI编程助手应用案例

基于 CodeGeeX 大模型架构

• 开发了 VS Code、IDEA、PyCharm等 IDE 上的编程助手插件
• 提供多种交互模式
  • 代码生成、代码补全、代码翻译、代码注释等功能

应用案例一：正则表达式编写

• 基于 Prometheus 的可观测平台研发，PromQL 是服务治理领域常用的查询语言，我们需要写一个正则表达式，来检测 PromQL 的合法性，以便于尽早发现不合法的 PromQL，抛出错误。

应用案例二：代码重构

• 我们写代码的过程中，往往会因为疏忽，而产生各种 bug 和坏味道。可以试试 ChatGPT-4 能帮我们做什么，下面是随机从代码仓库拿出的一段基础代码。

应用案例三：重构实现业务逻辑

• 我们要求一次性交付整个完整需求有点过分，但我们依然可以把需求拆分成小的逻辑单元让TA实现，并要求TA编写单测。
• 需求，做一个事件的聚合能力，服务治理平台会收集各个平台的事件数据，聚合之后以更加可视化的方式给用户展示。

应用案例四：改Bugs

• 服务治理平台支持自定义指标，底层识别的变量类型是1，2，$3这种形式，为了用户可读性，前端页面表现为 A、B、C。最近出现了一个 BUG，A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+K 配置上去再加载上来之后变成了A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+B0。原因 K 是11，但是前端转码的实现是 for 循环遍历处理的，所有处理两位数字有 Bug，转回来识别成了1和0。

应用案例五：写单测

• 相信上面的例子也足够体现 ChatGPT-4 写单测的能力了，它不管是表驱动、测试用例的构造能力、代码的 Readability 能力都非常强。

应用案例六：取名字

• 我们知道取变量名和函数名是工程师们最头疼的问题，ChatGPT-4 非常擅长，毕竟这是它的母语呀，例如上面的解析存储容量的函数，它给的建议确实比原名好太多了。

4 AI 编程软件架构的几点思考

第1点思考：代码仓库

• AI 生成代码，代码还需要存储在代码仓库吗？
  • Prompt 即代码

第2点思考：需求变更

• AI 重新生成代码还是 AI 辅助生成(手动修改原来代码)？

第3点思考：架构模式/编程范式

• 微服务分层架构模式还适用吗?
• Serverless 架构会是一种适合的模式吗?

第4点思考：程序员的核心竞争力

• 程序员经历从手工编码、到低代码、零代码
• 再到 AI 生成代码 的新时代，时代在进步，繁琐 Coding 终究交由机器来完成
• 我们去从事更有思考深度的工作，做一个积极拥抱变化马车夫