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 распространенных задач разработчиков, включая анализ существующих кодовых баз, генерацию документации и модульных тестов, а также рефакторинг как пользовательского интерфейса, так и серверной части веб-приложения на Python.
Что вы узнаете
В этой лабораторной работе вы научитесь выполнять следующие действия:
- Как использовать Gemini Code Assist для выполнения распространенных задач разработчиков.
Предварительные требования
- Для выполнения этой лабораторной работы предполагается знакомство со средами Cloud Console и Cloud Shell.
2. Настройка и требования
Настройка облачного проекта
- Войдите в консоль Google Cloud и создайте новый проект или используйте существующий. Если у вас еще нет учетной записи Gmail или Google Workspace, вам необходимо ее создать .
- Название проекта — это отображаемое имя участников данного проекта. Это строка символов, не используемая API Google. Вы всегда можете его изменить.
- Идентификатор проекта уникален для всех проектов Google Cloud и является неизменяемым (его нельзя изменить после установки). Консоль Cloud автоматически генерирует уникальную строку; обычно вам неважно, какая она. В большинстве практических заданий вам потребуется указать идентификатор вашего проекта (обычно обозначается как
PROJECT_ID). Если сгенерированный идентификатор вас не устраивает, вы можете сгенерировать другой случайный идентификатор. В качестве альтернативы вы можете попробовать свой собственный и посмотреть, доступен ли он. После этого шага его нельзя изменить, и он сохраняется на протяжении всего проекта. - К вашему сведению, существует третье значение — номер проекта , которое используется некоторыми API. Подробнее обо всех трех значениях можно узнать в документации .
- Далее вам потребуется включить оплату в консоли Cloud для использования ресурсов/API Cloud. Выполнение этого практического задания не потребует больших затрат, если вообще потребует. Чтобы отключить ресурсы и избежать дополнительных расходов после завершения этого урока, вы можете удалить созданные ресурсы или удалить проект. Новые пользователи Google Cloud имеют право на бесплатную пробную версию стоимостью 300 долларов США .
Настройка среды
Откройте чат Близнецов.
Или введите "Спроси Близнецов" в строку поиска.
Включите Gemini для Google Cloud API:
Включите GCA на следующем экране.
Нажмите « Start chatting » и ответьте на один из примеров вопросов или введите свой собственный вопрос, чтобы попробовать.
Варианты для выполнения:
- Опишите Cloud Run в 5 ключевых пунктах.
- Вы — менеджер по продукту Google Cloud Run, объясните студенту принцип работы Cloud Run в 5 кратких ключевых моментах.
- 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 в 5 кратких ключевых моментах, когда следует использовать Cloud Run, а когда GKE.
После завершения закройте окно чата Gemini Cloud Assist.
Ознакомьтесь с руководством по составлению подсказок, чтобы узнать больше о том, как писать более эффективные подсказки.
Как Gemini для Google Cloud использует ваши данные
Обязательства Google в отношении конфиденциальности
Google одной из первых в отрасли опубликовала обязательство по обеспечению конфиденциальности в сфере ИИ/машинного обучения , в котором изложена наша убежденность в том, что клиенты должны иметь высочайший уровень безопасности и контроля над своими данными , хранящимися в облаке.
Данные, которые вы предоставляете и получаете
Вопросы, которые вы задаете Gemini, включая любую входную информацию или код, который вы отправляете Gemini для анализа или завершения, называются подсказками. Ответы или завершение кода, которые вы получаете от Gemini, называются ответами. Gemini не использует ваши подсказки или свои ответы в качестве данных для обучения своих моделей .
Шифрование подсказок
При отправке запросов в Gemini ваши данные шифруются во время передачи и используются в качестве входных данных для базовой модели в Gemini.
Программные данные сгенерированы из Gemini
Gemini обучается на собственном коде Google Cloud, а также на выбранном коде сторонних разработчиков. Вы несете ответственность за безопасность, тестирование и эффективность своего кода , включая любое автозавершение, генерацию или анализ кода, которые предлагает вам Gemini.
Узнайте больше о том, как Google обрабатывает ваши запросы.
3. Варианты для проверки подсказок.
Если вы хотите изменить существующие подсказки, у вас есть несколько вариантов для этого.
Vertex AI Studio — это часть платформы Vertex AI от Google Cloud, специально разработанная для упрощения и ускорения разработки и использования моделей генеративного искусственного интеллекта.
Google AI Studio — это веб-инструмент для прототипирования и экспериментирования с оперативной разработкой и API Gemini.
- Веб-приложение Gemini (gemini.google.com)
Веб-приложение Google Gemini (gemini.google.com) — это веб-инструмент, разработанный для того, чтобы помочь вам изучить и использовать возможности моделей искусственного интеллекта Google Gemini.
- Мобильное приложение Google Gemini для Android и приложение Google для iOS.
4. Скачайте и изучите приложение.
Активируйте Cloud Shell, нажав на значок справа от строки поиска.
Если появится запрос на авторизацию, нажмите «Авторизовать», чтобы продолжить.
В терминале выполните следующие команды, чтобы клонировать репозиторий Git локально.
git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab
Запустите "Редактор Cloud Shell".
Откройте папку " calendar-app-lab ".
Откройте новый терминал в редакторе Cloud Shell.
Ваша рабочая среда должна выглядеть примерно так, как на скриншоте ниже.
В окне чата Gemini Code Assist отправьте следующее сообщение:
Don't suggest any changes. Explain this codebase to me.
Пример выходных данных:
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, чтобы просмотреть приложение:
Пример выходных данных:
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 задание:
update .gitignore and add __pycache__ folder
Пример выходных данных:
Переключитесь в режим просмотра «Управление версиями» и просмотрите внесенные вами изменения:
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. Просмотрите изменения и подтвердите их.
Спросите у Gemini, как запустить 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 следующее сообщение:
Are there any bugs in the conversion logic?
Ознакомьтесь с предложенными изменениями и примите их в чате:
Повторно запустите модульные тесты, чтобы проверить внесенные изменения:
python3 test_calendar.py
Если вы видите сообщения об ошибках, вы можете выделить ошибку и добавить ее в контекст, чтобы Gemini помог вам в устранении неполадок.
9. Рефакторизация пользовательского интерфейса.
В окне чата отправьте следующее сообщение:
Refactor UI to use bootstrap library
Просмотрите и примите изменения:
Запустите приложение или перезагрузите страницу, если приложение уже запущено.
Если приложение не запущено, запустите его в терминале:
python3 main.py
Перезагрузите страницу и проверьте изменения.
Попробуйте отправить отрицательное число, чтобы проверить страницу с ошибкой.
10. Рефакторинг бэкенда
В окне чата отправьте следующее сообщение:
Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.
Просмотрите и подтвердите изменения в чате:
Запустите приложение, выполнив следующую команду в терминале:
python3 main.py
Войдите в приложение и отправьте несколько запросов, прежде чем просмотреть страницу истории.
Просмотрите историю запросов на конвертацию.
11. Заключение по Gemini Code Assist
Теперь вы увидели, как Gemini Code Assist может значительно упростить различные задачи разработки, от понимания существующего кода до генерации документации, модульных тестов и рефакторинга как пользовательского интерфейса, так и бэкенда. Его способность понимать контекст и предлагать релевантные варианты делает его мощным инструментом для разработчиков.
Мы рекомендуем вам поэкспериментировать с Gemini Code Assist. Попробуйте разные подсказки, изучите его возможности на собственных кодовых базах и узнайте, как он может улучшить ваш ежедневный рабочий процесс разработки. Чем больше вы будете с ним взаимодействовать, тем больше вы откроете его потенциал для повышения вашей производительности и улучшения качества кода.
12. Поздравляем!
Поздравляем, вы завершили практическое занятие!
Что мы рассмотрели:
- Использование Gemini Code Assist для решения распространенных задач разработчиков.
Что дальше:
- Впереди еще больше практических занятий!
Уборка
Чтобы избежать списания средств с вашего аккаунта Google Cloud за ресурсы, используемые в этом руководстве, либо удалите проект, содержащий эти ресурсы, либо сохраните проект и удалите отдельные ресурсы.
Удаление проекта
Самый простой способ избежать выставления счетов — удалить проект, созданный для этого урока.
©2024 Google LLC. Все права защищены. Google и логотип Google являются товарными знаками Google LLC. Все остальные названия компаний и продуктов могут являться товарными знаками соответствующих компаний, с которыми они связаны.