ChatGPT произведет революцию в разработке программного обеспечения, вот как!

5 способов, которыми ChatGPT может быть чрезвычайно удобен для решения задач разработки программного обеспечения

Введение

Вы устали просматривать документацию и рыскать в Интернете в поисках решений своих задач по программированию? ChatGPT может быть ответом, который вы искали годами. В этой статье мы рассмотрим, как ChatGPT, инструмент обработки естественного языка, может произвести революцию в разработке программного обеспечения, представив пять вариантов использования, в которых он может помочь вам в вашей работе в качестве разработчика. К ним относятся улучшение существующей кодовой базы, понимание трассировки стека ошибок, помощь в проектировании системы, написание шаблонного кода и даже замена StackOverflow в качестве ресурса для поиска решений. Приготовьтесь узнать о захватывающем потенциале ChatGPT и о том, как он может повысить вашу эффективность и результативность как разработчика.

Что такое ChatGPT?

ChatGPT — это инструмент обработки естественного языка (NLP), разработанный OpenAI. Он разработан, чтобы иметь возможность понимать и реагировать на вводимые пользователем данные в режиме реального времени. ChatGPT может понимать и обрабатывать сложные вопросы и команды и предоставлять релевантные и точные ответы. Он также способен обучаться и адаптироваться с течением времени, что делает его все более полезным инструментом для разработки программного обеспечения и других задач.

Он был разработан и построен следующим образом:

• ChatGPT построен на основе модели преобразования GPT-3, которая является эффективной моделью для обработки последовательных данных, таких как текст или аудио.
• Добавляя уровни и возможности в модель GPT-3, ChatGPT полезен для таких задач, как ответы на вопросы, предоставление предложений и советов и даже выполнение задач самостоятельно.
• ChatGPT также может учиться и адаптироваться с течением времени. По мере того, как он обрабатывает все больше и больше пользовательского ввода, он может улучшить понимание языка и стать более точным и полезным в своих ответах.

ChatGPT обучается с использованием комбинации обучения с учителем и обучения с подкреплением. Агент — это языковая модель, а среда — приложение чат-бота. Вознаграждение зависит от качества ответов, генерируемых языковой моделью.

Языковой модели задают диалог и просят сгенерировать ответ. На основе человеческой оценки агент получает вознаграждение, с помощью которого он обновляет свои внутренние параметры и так далее!

Случаи использования

Давайте углубимся и покажем, как ChatGPT произведет революцию в разработке программного обеспечения во всех ее областях. Представляя некоторые варианты использования, с которыми я столкнулся, мы подчеркнем преимущества этого мощного инструмента.

Улучшить существующую кодовую базу

Во-первых, ChatGPT может помочь улучшить вашу существующую кодовую базу, предоставляя предложения по рефакторингу и оптимизации кода. Возьмем простую функцию, которая содержит множество ошибок и несоответствий.

Этот код содержит следующие ошибки форматирования:

• Функция ChildFunction не имеет строки документации, которая представляет собой строку в начале функции, описывающую, что делает функция. Это считается лучшей практикой в ​​Python.
• Функция ChildFunction не соответствует руководству по стилю PEP8, в котором рекомендуется использовать строчные буквы и разделять слова символами подчеркивания. Имя функции пишется заглавными буквами, что не допускается в Python.
• Функция ChildFunction не обрабатывает случай, когда TXT равно None. Если TXT равно None, функция вызовет AttributeError при попытке вызвать для нее метод replace.
• Функция ChildFunction только удаляет пробелы из вводимого текста, но не обрабатывает другие типы пробелов, такие как табуляции или символы новой строки. Это означает, что функция не будет точно подсчитывать количество символов во входном тексте, если он содержит другие типы пробелов.

Запустив следующий запрос «Пожалуйста, рефакторинг этой функции Python», ChatGPT определит области кода, которые можно упростить или сделать более эффективными, удалив ненужный или избыточный код, объединив несколько строк кода в одну строку или заменив сложный код. с более лаконичной функцией или библиотекой

Рефакторинговый код включает в себя:

• Имена функций пишутся строчными буквами и разделяются символом подчеркивания.
• Строки документации написаны с использованием правильного синтаксиса Python и используют тройные кавычки.
• Код имеет отступ в 4 пробела в соответствии с рекомендациями руководства по стилю PEP8.

Понимание трассировки стека ошибок

Понимание трассировки стека ошибок может быть неоднозначным по нескольким причинам, из которых мы можем упомянуть:

1. Сообщение об ошибке может быть недостаточно ясным или конкретным, чтобы определить основную причину проблемы.
2. Ошибка может быть вызвана проблемой в библиотеке или зависимости, используемой кодом, а не самим кодом. В этом случае может быть сложно понять, как проблема связана с исполняемым кодом.
3. Ошибка может быть вызвана проблемой с базовой системой или средой, в которой выполняется код. Например, ошибка может быть связана с проблемой операционной системы или оборудования.
4. Ошибка может быть вызвана проблемой, возникающей только в определенных условиях или при определенных обстоятельствах. Это может затруднить воспроизведение ошибки и выяснить, что ее вызывает.
5. Ошибка может быть вызвана сочетанием нескольких различных факторов, что затрудняет определение конкретной причины проблемы.

Для этого вам необходимо тщательно изучить трассировку стека и обратить внимание на малейшие детали, чтобы решить проблему. Хотя такая задача кажется сложной, ChatGPT может упростить ее для вас.

Предоставив приведенную выше трассировку для ChatGPT, мы можем получить следующее объяснение: Эта ошибка может возникнуть, если AWS CLI не установлен или неправильно настроен на компьютере, на котором выполняется MLflow. Чтобы решить эту проблему, убедитесь, что интерфейс командной строки AWS установлен и настроен с соответствующими ключами доступа и разрешениями. Дополнительную информацию об установке и настройке AWS CLI можно найти по следующей ссылке: «https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-install.html.

Устранение ошибки может быть таким простым, да!!! вы можете получить объяснение, которое ищете, не беспокоясь о чтении всех строк трассировки и попытках понять каждую строку

Архитектурный дизайн системы

Кроме того, ChatGPT может помочь в проектировании системы, предлагая предложения по архитектуре и интеграции, независимо от того, определена ли она локально или для любого облачного провайдера. Есть несколько вещей, которые необходимо учитывать при разработке архитектуры микросервисов для разработки программного обеспечения:

1. Связь между микросервисами: важно учитывать, как сервисы будут взаимодействовать друг с другом, включая протокол и формат обмениваемых данных, а также управление ролями и межсетевые экраны.
2. Управление данными. В архитектуре микрослужб каждая служба обычно имеет собственную базу данных. Это может затруднить единообразное управление данными в системе.
3. Развертывание. Архитектура микрослужб обычно предполагает независимое развертывание каждой службы, что может быть непростой задачей.
4. Мониторинг и отладка. При наличии большого количества независимых служб может быть сложно отслеживать и отлаживать систему.
5. Масштабируемость. Архитектура микросервисов допускает более детальное масштабирование, но также может усложнить масштабирование системы.

Вот пример архитектуры, которую я придумал и попросил ChatGPT помочь мне определить GCP.

«Дайте архитектуру для использования в GCP, чтобы иметь возможность делать следующее:

Прием данных. Локальные базы данных подключаются к архитектуре через конвейеры ETL. Данные извлекаются, преобразуются и загружаются в озеро данных и хранилище данных для хранения.

Анализ данных. Аналитики данных имеют доступ к данным, хранящимся в озере и хранилище данных, для анализа. Они могут использовать различные инструменты и методы для извлечения информации из данных.

Машинное обучение. Часть данных, хранящихся в озере и хранилище данных, используется для обучения моделей машинного обучения. Затем эти модели развертываются с помощью Kubernetes для обеспечения масштабируемости и надежности.

Отслеживание и мониторинг. Архитектура включает настраиваемую реализацию MLflow для отслеживания и мониторинга моделей машинного обучения, развернутых с помощью Kubernetes. Это помогает гарантировать, что модели работают должным образом и при необходимости могут быть отлажены».

И вот ответ, который я получил от GPT для архитектуры, которую я запросил

1. Настройте учетную запись GCP и создайте проект. Это предоставит вам доступ к различным сервисам и ресурсам GCP.
2. Настройте базу данных Cloud SQL или BigQuery для хранения локальных данных. Затем вы можете использовать Cloud Data Fusion или Cloud Composer для создания конвейеров ETL, которые извлекают, преобразовывают и загружают данные из ваших локальных баз данных в базу данных GCP.
3. Настройте корзину Cloud Storage или Cloud Bigtable для хранения данных в вашем озере данных и хранилище данных. Вы можете использовать Cloud Data Fusion или Cloud Composer для настройки периодической загрузки данных из базы данных GCP в озеро и хранилище данных.
4. Настройте Cloud Dataproc или Cloud AI Platform, чтобы аналитики данных могли получать доступ к данным в озере и хранилище данных и выполнять анализ с помощью таких инструментов, как Apache Spark, Apache Hive и блокноты Jupyter.
5. Настройте Cloud AI Platform для обучения и развертывания моделей машинного обучения с использованием данных в озере и хранилище данных. Используйте Cloud Build или Cloud Source Repositories для хранения и версии кода вашей модели, а также используйте Cloud Kubernetes Engine для развертывания ваших моделей в виде контейнерных микросервисов.
6. Используйте Vertex AI для отслеживания и мониторинга ваших моделей машинного обучения. Вы также можете настроить сервер MLflow на GCP и использовать клиент MLflow Python для регистрации запусков и развертываний модели на сервере. Затем вы можете использовать пользовательский интерфейс MLflow для просмотра зарегистрированной информации и мониторинга производительности ваших моделей.

Пишите шаблонный код

Он также может помочь в написании шаблонного кода, предоставляя шаблоны и примеры для экономии времени и усилий. Шаблонный код — это часть кода, которая служит отправной точкой для нового проекта. Он может включать шаблоны и примеры, которые можно использовать в качестве справочных материалов или в качестве основы для построения проекта.

Вот пример шаблонного кода для веб-приложения Flask, сгенерированного ChatGPT.

Этот шаблонный код включает объект приложения Flask и маршрут, который возвращает сообщение пользователю при доступе. Он также включает оператор if, который запускает приложение при выполнении скрипта.

Это всего лишь несколько примеров типов шаблонного кода, которые могут быть полезны при запуске нового проекта. В Интернете доступно множество других шаблонов и примеров, в зависимости от конкретных потребностей вашего проекта.

Заменить StackOverflow

Наконец, ChatGPT может заменить StackOverflow в качестве основного ресурса для поиска решений задач программирования. Его расширенные возможности обработки естественного языка позволяют ему понимать сложные вопросы и отвечать на них, а также давать точные и актуальные ответы.

ChatGPT может быть лучше, чем Stack Overflow, когда вы ищете более персонализированное и интерактивное решение проблемы кодирования. С помощью ChatGPT вы можете задавать конкретные вопросы и получать подробные ответы, а не просто просматривать список уже существующих вопросов и ответов на Stack Overflow. ChatGPT также может предоставить рекомендации и предложения, основанные на вашей уникальной ситуации и потребностях, а не просто предоставить универсальное решение. Это может быть особенно полезно, если вы начинающий программист и ищете дополнительные рекомендации и поддержку по мере обучения.

Заключение

ChatGPT может произвести революцию в современной разработке программного обеспечения, предоставив разработчикам мощный инструмент для повышения их эффективности и результативности. Благодаря своим расширенным возможностям обработки естественного языка и способности понимать сложные вопросы и команды и отвечать на них, ChatGPT может помочь разработчикам в решении широкого круга задач, включая улучшение существующей кодовой базы, понимание трассировки стека ошибок, помощь в проектировании системы, написание шаблонного кода и поиск решений проблем программирования.

Предоставляя разработчикам единый мощный инструмент, способный решать широкий спектр задач, ChatGPT может упростить процесс разработки программного обеспечения и сделать его более эффективным и действенным. Таким образом, он может сильно повлиять на то, как программное обеспечение разрабатывается и используется в современном мире.

Рад поделиться своим третьим блогом для среды. Для меня это путешествие только началось, и я очень благодарен за возможность поделиться своим опытом использования ChatGPT. Если вам понравилась эта статья, подписывайтесь на меня в Linkedin и Github и не пропустите мои недавние блоги.