Visual Studio IntelliCode использует машинное обучение, чтобы делать полезные, контекстно-насыщенные предложения по дополнению кода при его написании, что позволяет быстрее изучать API и код. Хотя базовая модель IntelliCode была обучена на более чем 3000 лучших репозиториях C# на GitHub с открытым исходным кодом, она не включает в себя все кастомные типы из вашего кода. Для создания полезных, высокоточных, контекстно-насыщенных предложений модель необходимо адаптировать к уникальным типам или API-интерфейсам, специфичным для предметной области, которые не используются в открытом исходном коде. Для этого можно обучить модель на вашем коде.
Ранее в этом году мы расширили возможности обучения модели ML и вывели их за пределы первоначальной обученной базовой модели с Github, чтобы вы могли персонализировать предложения IntelliCode путем создания моделей, обученных на вашем собственном коде..
Завершения вашей команды становятся частью обычного рабочего процесса разработчика, нужно просто связать модель с вашим репозиторием. Любой, у кого есть доступ к вашему репозиторию, автоматически получает командные завершения — никаких дополнительных шагов по настройке не требуется!
Когда вы будете готовы, вы сможете своевременно обновлять свои завершения с помощью нашей новой фичи Azure DevOps task, которая может переобучить ваши модели в CI. Когда вносятся изменения в вашу кодовую базу, модель автоматически обучается и передается вашей команде.
Связанные с репозиторием модели автоматически предоставляются другим пользователям, работающим в той же кодовой базе, при условии, что пользователи включили автоматическое получение групповых моделей в Visual Studio. Чтобы включить автоматическое получение, перейдите в Tools > Options > IntelliCode > Acquire team models for completion. Доступ к хранилищу — это доступ к модели. Во время обучения мы собираем некоторую информацию о проверенном коммите, где проходило обучение. Любой, кто запрашивает эту модель, должен иметь такой же коммит в своем репозитории и иметь возможность выдавать ту же информацию, которая была собрана во время обучения для получения модели.
Обратите внимание, что вам нужна как минимум Visual Studio 2019 версии 16.4 preview 5 для использования этих фичей.
Изучайте подробности здесь.
После того как вы полностью настроите командные завершения в вашем репозитории, вам нужно настроить автоматическое переобучение в рамках конвейера непрерывной интеграции (CI) в Azure Pipelines. Когда изменения кода передаются в ваш репозиторий, запускается задача сборки, и командные завершения проходят переобучение и становятся доступным для репозитория. Параллельно Visual Studio проверяет наличие обновлений командных завершений и обновляется автоматически.
Установите Visual Studio IntelliCode Team Model Training task из маркетплейса Visual Studio в ваш Azure DevOps или Azure DevOps Server (ранее TFS).
Изучайте подробности здесь.
Ранее в этом году мы расширили возможности обучения модели ML и вывели их за пределы первоначальной обученной базовой модели с Github, чтобы вы могли персонализировать предложения IntelliCode путем создания моделей, обученных на вашем собственном коде..
Собственные завершения легко автоматизируются и ими можно делиться
Завершения вашей команды становятся частью обычного рабочего процесса разработчика, нужно просто связать модель с вашим репозиторием. Любой, у кого есть доступ к вашему репозиторию, автоматически получает командные завершения — никаких дополнительных шагов по настройке не требуется!
Когда вы будете готовы, вы сможете своевременно обновлять свои завершения с помощью нашей новой фичи Azure DevOps task, которая может переобучить ваши модели в CI. Когда вносятся изменения в вашу кодовую базу, модель автоматически обучается и передается вашей команде.
2 шага к командным завершениям
Настройте и поделитесь
Связанные с репозиторием модели автоматически предоставляются другим пользователям, работающим в той же кодовой базе, при условии, что пользователи включили автоматическое получение групповых моделей в Visual Studio. Чтобы включить автоматическое получение, перейдите в Tools > Options > IntelliCode > Acquire team models for completion. Доступ к хранилищу — это доступ к модели. Во время обучения мы собираем некоторую информацию о проверенном коммите, где проходило обучение. Любой, кто запрашивает эту модель, должен иметь такой же коммит в своем репозитории и иметь возможность выдавать ту же информацию, которая была собрана во время обучения для получения модели.
Обратите внимание, что вам нужна как минимум Visual Studio 2019 версии 16.4 preview 5 для использования этих фичей.
Изучайте подробности здесь.
Автоматизирование
После того как вы полностью настроите командные завершения в вашем репозитории, вам нужно настроить автоматическое переобучение в рамках конвейера непрерывной интеграции (CI) в Azure Pipelines. Когда изменения кода передаются в ваш репозиторий, запускается задача сборки, и командные завершения проходят переобучение и становятся доступным для репозитория. Параллельно Visual Studio проверяет наличие обновлений командных завершений и обновляется автоматически.
Установите Visual Studio IntelliCode Team Model Training task из маркетплейса Visual Studio в ваш Azure DevOps или Azure DevOps Server (ранее TFS).
Изучайте подробности здесь.
Комментарии (3)
Naglec
29.11.2019 13:52Пользуюсь IntelliCode с 2017 студии (как отказался от решарпера), полет нормаьный. С поддержкой собственных реп должно стать очень круто
evorios
29.11.2019 18:04Странно, что до сих пор никто не сделал такое расширение. Было бы особенно полезно для JavaScript-а из-за его «особенностей».
ganqqwerty
Классно, что наконец-то добрались все эти африкан интэллидженсы до инструментов разработчика. Даёшь ии автокомплит, автогенерацию тестов и ии поиск багов!