Kā es varu izmantot LLM, lai automatizētu ikdienas kodēšanas uzdevumus programmā Python

1. Python izstrādes virtuālais palīgs: LLM var darboties kā inteliģenti virtuālie palīgi, kas var palīdzēt dažu vienkāršu un parastu uzdevumu kodēšanā un atkļūdošanā. Varat izmantot OpenAI API un Python, lai ģenerētu kodu, kas mijiedarbojas ar ārējām API, piemēram, veiktu laikapstākļu API zvanu. LLM var ģenerēt atkārtoti lietojamas funkcijas vai objektus, ko var integrēt jūsu kodu bāzē.[2]

2.  Prompt Engineering kodēšanas uzdevumiem: efektīvas tūlītējas inženierijas metodes var ievērojami uzlabot koda ģenerēšanu konkrētiem uzdevumiem. Tas ietver uzvedņu izstrādi, kas palīdz LLM koncentrēties uz kodēšanas vaicājuma visatbilstošākajiem aspektiem, samazinot nebūtisku informāciju un palielinot ģenerētā koda precizitāti.[3]

3.  LLM integrēšana kā Python funkcijas: tādi rīki kā Magentic ļauj nemanāmi integrēt LLM kā Python funkcijas, izmantojot tādus dekoratorus kā @prompt. Tas atvieglo LLM izmantošanu tādiem uzdevumiem kā saraksta atkārtošana un aprakstu vienlaicīga ģenerēšana vai LLM izsaukšana jūsu Python funkcijām.[4]

4. Automatizētā kodēšana un testēšana: pētījumi liecina, ka LLM var izmantot, lai automātiski ģenerētu pilnīgas programmatūras sistēmas atbilstoši augsta līmeņa prasībām. LLM tiek piedāvāts uzreiz ģenerēt visus nepieciešamos avota failus, un sistēma pēc tam automātiski pārbauda kodu un precizē to, pamatojoties uz testa rezultātiem.[5]

5.  LLM precizēšana konkrētiem kodēšanas uzdevumiem: varat precizēt esošu LLM modeli, piemēram, DistilBERT, izmantojot tādas metodes kā LoRA, lai to specializētu konkrētiem ar kodēšanu saistītiem uzdevumiem, piemēram, koda ģenerēšanai, koda apkopošanai vai kodam. klasifikācija.[5]

Galvenais ir izmantot LLM iespējas, veicot rūpīgu tūlītēju inženieriju un integrāciju jūsu Python darbplūsmās. Tas var palīdzēt automatizēt daudzus atkārtotus kodēšanas uzdevumus un palielināt jūsu kā Python izstrādātāja produktivitāti.