Codemodelle – Übersicht

Vertex AI enthält eine Reihe von Modellen, die mit Code arbeiten. Zusammen werden diese Codemodelle als Vertex AI Codey APIs bezeichnet. Die Vertex AI Codey APIs umfassen Folgendes:

  • API zur Codegenerierung: Generiert Code basierend auf einer natürlichen Sprachbeschreibung des gewünschten Codes. Es kann beispielsweise einen Einheitentest für eine Funktion generieren. Die Codegenerierungs-API unterstützt das code-bison-Modell. Weitere Informationen zum Modell code-bison finden Sie unter Prompts zur Codegenerierung erstellen und Prompts zur Codegenerierung testen.

  • Die Codechat API: Kann einen Chatbot unterstützen, der codebezogene Fragen unterstützt. Sie können es beispielsweise zum Debuggen von Code verwenden. Die Code-Chat-API unterstützt das codechat-bison-Modell. Weitere Informationen zum Modell codechat-bison finden Sie unter Aufforderungen zum Chatten über Code erstellen und Code-Chat-Prompts testen.

  • API zur Codevervollständigung: bietet beim Schreiben von Code Vorschläge zur automatischen Vervollständigung. Die API verwendet den Kontext des von Ihnen geschriebenen Codes, um Vorschläge zu machen. Die Codevervollständigungs-API unterstützt das code-gecko-Modell. Das code-gecko-Modell unterstützt zwar keine Streamingantworten, aber Sie können das code-gecko-Modell verwenden, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Schreibens von Code zu verbessern. Weitere Informationen zum Modell code-gecko finden Sie unter Prompts zur Codevervollständigung erstellen und unter Prompts zur Codevervollständigung testen.

Informationen zur Verwendung des Vertex AI SDK für Python für die Verwendung von Codegenerierungs-, Codechat- und Codevervollständigungsmodelle finden Sie unter Codemodelle und das Vertex AI SDK verwenden.

Best Practices für Codey APIs

Bei der Verwendung der Codey APIs ist Folgendes zu beachten:

  • Wir empfehlen, dass ein Mensch an der Verwendung der Codey APIs beteiligt ist. Die Ausgaben von Lösungen, die mit den Codey APIs erstellt wurden, sollten umfassend getestet werden, bevor die Lösungen von Kunden in der Produktion verwendet werden.

  • Von den Codey APIs generierter Code ist nicht als Ersatz für die Codeentwicklung vorgesehen oder konzipiert.

  • Wir empfehlen, die Codey APIs nicht zur Implementierung von Lösungen für sensible Branchen wie Internetsicherheit und Hacking-Prävention zu verwenden.

Anwendungsfälle für Codey APIs

Sie können Codey APIs während des gesamten Softwareentwicklungszyklus in vielen Szenarien verwenden. Im Folgenden finden Sie eine Liste einiger Anwendungsfälle und der Modelle, die dabei helfen können:

Anwendungsfall Codey-Modelle
Codevervollständigung code-gecko
Codegenerierung code-bison, codechat-bison
Dokumentation in Kommentaren codechat-bison
Versionshinweise erstellen codechat-bison
Unittest-Generierung code-bison, codechat-bison
Code-Erläuterung codechat-bison
Codekorrektur code-bison, codechat-bison
Codeoptimierung code-bison, codechat-bison
Codeübersetzung code-bison, codechat-bison

Sicherheitsattribute von Codey APIs

Inhalte, für die der Codey APIs-Prozess herangezogen wird, werden anhand einer Liste von Sicherheitsattributen bewertet. Diese Attribute umfassen Kategorien und Themen, die als schädlich oder sensibel eingestuft werden könnten. Weitere Informationen finden Sie unter Responsible AI.

Unterstützte Programmiersprachen

Das Gemini 1.0 Pro-Modell und die Codey APIs unterstützen eine Vielzahl von Programmiersprachen. In der folgenden Tabelle sind alle unterstützten Sprachen aufgeführt.

Programmiersprache Erweiterung Gemini 1.0 Pro code-bison codechat-bison code-gecko
C und die zugehörigen Header-Dateien .c, .h
C++ und die zugehörigen Header-Dateien .cc, .cpp, .h
C# .cs
CSS .css
Clojure .cljc .clj, .cljs
Dart .dart
Elixir .ex
Erlang .erl
Fortran .f
Go .go
GoogleSQL .sql
Groovy .groovy
Haskell .hs
HTML .html, htm
Java .java
JavaScript .js
JavaServer-Seiten .jsp
Kotlin .kt, .kts
Lean (Korrekturassistent) .lean
Lua .lua
Objective-C .m
OCaml .ml
Perl .pl
PHP .php
Python .py
R .r
Ruby .rb
Rust .rs
Scala .scala
Shell-Skript .sh
Solidity .sol
Swift .swift
TypeScript .ts
XML .xml
Verilog .v
YAML .yaml, .yml

Unterstützte Infrastruktur als Codeschnittstellen

Die Codey APIs unterstützen die folgende Infrastruktur als Codeschnittstellen:

Nächste Schritte

Sie können Prototyp-Prompts zum Testen der Codey APIs erstellen, indem Sie Vertex AI Studio in der Google Cloud Console oder mit der API verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Modellen in Vertex AI Studio experimentieren. Beispiele für Codey APIs-Prompts, die Sie mit der API und in Vertex AI Studio ausführen können, finden Sie in den folgenden Themen: