1. Обзор
Эта лабораторная работа посвящена использованию Gemini Code Assist, агента на базе искусственного интеллекта в Google Cloud. Вы научитесь использовать Gemini Code Assist для решения типичных задач разработки, включая анализ существующих кодовых баз, создание документации и модульных тестов, а также рефакторинг компонентов пользовательского интерфейса и бэкенда веб-приложений Python.
Чему вы научитесь
В этой лабораторной работе вы научитесь делать следующее:
- Как использовать Gemini Code Assist для решения типичных задач разработчика.
Предпосылки
- Данная лабораторная работа предполагает наличие знаний о средах Cloud Console и Cloud Shell.
2. Настройка и требования
Настройка облачного проекта
- Войдите в Google Cloud Console и создайте новый проект или используйте существующий. Если у вас ещё нет учётной записи Gmail или Google Workspace, вам необходимо её создать .
- Название проекта — отображаемое имя участников проекта. Это строка символов, не используемая API Google. Вы можете изменить её в любой момент.
- Идентификатор проекта уникален для всех проектов Google Cloud и неизменяем (нельзя изменить после установки). Cloud Console автоматически генерирует уникальную строку; обычно вам не важно, какой именно. В большинстве практических работ вам потребуется указать идентификатор проекта (обычно обозначаемый как
PROJECT_ID). Если вам не нравится сгенерированный идентификатор, вы можете сгенерировать другой случайный идентификатор. Вы также можете попробовать использовать свой собственный идентификатор и посмотреть, доступен ли он. После этого шага его нельзя будет изменить, и он останется на протяжении всего проекта. - К вашему сведению, существует третье значение — номер проекта , который используется некоторыми API. Подробнее обо всех трёх значениях можно узнать в документации .
- Далее вам нужно включить биллинг в Cloud Console для использования облачных ресурсов/API. Выполнение этой лабораторной работы не потребует больших затрат, если вообще потребует. Чтобы отключить ресурсы и избежать списания средств за пределами этого руководства, вы можете удалить созданные вами ресурсы или проект. Новые пользователи Google Cloud могут воспользоваться бесплатной пробной версией стоимостью 300 долларов США .
Настройка среды
Откройте чат Близнецов.
Или введите «Спросите Gemini» в строке поиска.
Включить Gemini для Google Cloud API:
Включите GCA на следующем экране.
Нажмите « Start chatting » и следуйте одному из примеров вопросов или введите свой собственный вопрос, чтобы попробовать.
Предлагает попробовать:
- Объясните Cloud Run в 5 ключевых моментах.
- Вы — менеджер по продукту Google Cloud Run. Объясните студенту концепцию Cloud Run, используя 5 кратких ключевых моментов.
- Вы — менеджер по продукту Google Cloud Run. Объясните Cloud Run сертифицированному разработчику Kubernetes в 5 кратких ключевых моментах.
- Вы менеджер по продукту Google Cloud Run. Объясните старшему разработчику, когда вы используете Cloud Run, а когда GKE, в пяти кратких ключевых моментах.
После завершения закройте окно чата Gemini Cloud Assist.
Ознакомьтесь с Руководством по написанию подсказок , чтобы узнать больше о том, как писать более качественные подсказки.
Как Gemini для Google Cloud использует ваши данные
Обязательства Google по обеспечению конфиденциальности
Компания Google была одной из первых в отрасли, кто опубликовал обязательство по обеспечению конфиденциальности в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения , в котором излагается наша убежденность в том, что клиенты должны иметь самый высокий уровень безопасности и контроля над своими данными , хранящимися в облаке.
Данные, которые вы отправляете и получаете
Вопросы, которые вы задаёте Gemini, включая любую входную информацию или код, отправляемые Gemini для анализа или завершения, называются подсказками. Ответы или коды, которые вы получаете от Gemini, называются ответами. Gemini не использует ваши подсказки или свои ответы в качестве данных для обучения своих моделей .
Шифрование подсказок
Когда вы отправляете запросы в Gemini, ваши данные шифруются при передаче в качестве входных данных для базовой модели в Gemini.
Программные данные, полученные с помощью Gemini
Обучение Gemini проводится на собственном коде Google Cloud, а также на выбранном стороннем коде. Вы несёте ответственность за безопасность, тестирование и эффективность своего кода , включая любые функции автодополнения, генерации и анализа кода, предлагаемые Gemini.
Узнайте больше о том, как Google обрабатывает ваши запросы.
3. Варианты проверки подсказок
Если вы хотите изменить существующие подсказки, у вас есть несколько вариантов сделать это.
Vertex AI Studio является частью платформы Vertex AI от Google Cloud, специально разработанной для упрощения и ускорения разработки и использования моделей генеративного ИИ.
Google AI Studio — это веб-инструмент для создания прототипов и экспериментов с технологией быстрого проектирования и API Gemini.
- Веб-приложение Gemini (gemini.google.com)
Веб-приложение Google Gemini (gemini.google.com) — это веб-инструмент, призванный помочь вам изучить и использовать возможности моделей искусственного интеллекта Gemini от Google.
- Мобильное приложение Google Gemini для Android и приложение Google для iOS
4. Загрузите и изучите приложение.
Активируйте Cloud Shell, нажав на значок справа от строки поиска.
Если будет предложено авторизоваться, нажмите «Авторизовать», чтобы продолжить.
В терминале выполните команды ниже, чтобы клонировать репозиторий Git локально.
git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab
Запустите «Cloud Shell Editor».
Откройте папку « calendar-app-lab ».
Откройте новый терминал в Cloud Shell Editor.
Ваша среда должна выглядеть примерно так, как показано на снимке экрана ниже.
В окне чата Gemini Code Assist отправьте следующую подсказку:
Don't suggest any changes. Explain this codebase to me.
Пример вывода:
5. Запустите приложение локально.
В окне чата отправьте следующее сообщение:
How do I set up a virtual environment and run this app locally?
Выполните предложенные команды в терминале:
Установите зависимости:
Запустите приложение:
Нажмите на ссылку для предварительного просмотра приложения:
Пример вывода:
6. Добавление документации
В окне чата отправьте следующее сообщение:
Add docstrings to all files
Ознакомьтесь с предложенными изменениями и примите их в чате:
В окне чата отправьте следующее сообщение:
update .gitignore and add venv/* folder
Далее следует следующее приглашение:
update .gitignore and add __pycache__ folder
Пример вывода:
Перейдите в режим просмотра «Управление исходным кодом» и просмотрите изменения, которые вы внесли на данный момент:
7. Добавление модульных тестов
Откройте файл calendar.py и в контекстном меню выберите Gemini Code Assist >> Generate Unit Tests
Нажмите Enter в окне чата Gemini Code Assist. Проверьте изменения и примите их.
Спросите Gemini, как проводить тесты:
How do I run the tests?
Выполните предложенные команды в терминале и просмотрите вывод.
8. Проверьте наличие ошибок
Откройте файл calendar.py и в окне чата отправьте следующую подсказку:
Are there any bugs in the conversion logic?
Ознакомьтесь с предложенными изменениями и примите их в чате:
Повторно запустите модульные тесты для проверки изменений:
python3 test_calendar.py
Если вы видите сообщения об ошибках, вы можете выбрать ошибку и добавить ее в контекст, чтобы Gemini помог в устранении неполадок и их исправлении.
9. Рефакторинг пользовательского интерфейса
В окне чата отправьте следующую подсказку:
Refactor UI to use bootstrap library
Просмотрите и примите изменения:
Запустите приложение или перезагрузите страницу, если приложение уже запущено.
В терминале запустите приложение, если оно не запущено:
python3 main.py
Перезагрузите страницу и проверьте изменения.
Попробуйте отправить отрицательное число для проверки страницы с ошибкой.
10. Рефакторинг бэкэнда
В окне чата отправьте следующую подсказку:
Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.
Просмотрите и примите изменения в чате:
Запустите приложение, выполнив эту команду в терминале:
python3 main.py
Откройте приложение и отправьте несколько запросов, прежде чем просматривать страницу истории.
Просмотрите историю запросов на конверсию.
11. Заключение по Gemini Code Assist
Теперь вы увидели, как Gemini Code Assist может значительно упростить различные задачи разработки: от анализа существующего кода до создания документации, модульных тестов и рефакторинга компонентов пользовательского интерфейса и бэкенда. Способность Gemini Code Assist понимать контекст и предлагать релевантные рекомендации делает его мощным инструментом для разработчиков.
Мы рекомендуем вам продолжить эксперименты с Gemini Code Assist. Попробуйте разные варианты подсказок, изучите его возможности на ваших собственных кодовых базах и узнайте, как он может улучшить ваш ежедневный процесс разработки. Чем больше вы будете работать с ним, тем больше вы будете открывать его потенциал для повышения производительности и качества кода.
12. Поздравляем!
Поздравляем, вы завершили лабораторную работу!
Что мы рассмотрели:
- Использование Gemini Code Assist для решения типичных задач разработчика
Что дальше:
- Скоро будет еще больше практических занятий!
Уборка
Чтобы избежать списания средств с вашего аккаунта Google Cloud за ресурсы, используемые в этом руководстве, либо удалите проект, содержащий ресурсы, либо сохраните проект и удалите отдельные ресурсы.
Удаление проекта
Самый простой способ избавиться от необходимости платить — удалить проект, созданный для урока.
©2024 Google LLC. Все права защищены. Google и логотип Google являются товарными знаками Google LLC. Все остальные названия компаний и продуктов могут быть товарными знаками соответствующих компаний, с которыми они связаны.