La inteligencia artificial ha logrado evolucionar de tal forma, que actualmente podemos encontrar una ampliar variedad de IA para programadores, pensadas en mejor la ingeniería de sistemas y fomentar el desarrollo, programación y optimización de código de una manera mucho mas autónoma.
Dentro de la programación, la inteligencia artificial funciona como una utilización de algoritmos, los cuales están preparados para responder de manera automática a la asistencia, mejor y redacción de código.
Existen herramientas como ChatGPT que se convierten en asistentes activos del procesamiento de lenguaje natural, y que a través de las indicaciones del desarrollador pueden crear un código de manera funcional, depurar errores y lograr optimizar rutinas de una manera mas eficiente.
Hoy, exploraremos cuales son algunas de las mejores IA para desarrolladores y todo lo que pueden ofrecer.
GitHub Copilot: Cómo aumentar tu productividad
GitHub copilot es una herramienta famosa que se enfoca en el desarrollo con base en la inteligencia artificial. Tan como se puede apreciar dentro de su documentación, la herramienta se enfoca el uso del modelo de lenguaje empleado por OpenAi, el cual se encarga de sugerir líneas de código totalmente funcionales.
GitHub Copilot tiene la ventaja de tener las habilidades necesarias para lograr un estilo de codificación que se adapte a cada proyecto, y proporcione las sugerencias mas relevantes con respecto a este.
- Puede aprender tu estilo de codificación y adaptarse a tu preferencia.
- Proporciona soluciones alternativas, al igual que enfoques que pueden ayudar a pensar nuevas formas de resolver problemas.
- Soluciona errores y ofrece correcciones sugerentes, lo que es ideal para cuando existe un problema a nivel de código.
Ejemplo para leer un archivo CSV y devolver una lista de diccionarios:
import csv
with open(filename, mode=’r’) as f:
reader = csv.DictReader(f)
return [row for row in reader]
Ejemplo para el cálculo de una factorial con la sugerencia automática de GitHub Copilot
if n == 0 or n == 1:
return 1
else:
return n * factorial (n – 1)
Alternativas
Las herramientas de IA para desarrolladores ofrecen un asistente de programación que se encarga de utilizar la inteligencia artificial para ayudar a desarrolladores a través de diferentes tareas. Cada asistente tiene una particularidad distinta, como mejorar problemas, resolver e identificar los errores y el análisis de fragmento de código.
No obstante, también es posible encontrar herramientas multidireccionales que ofrecen la capacidad de desenvolverse en diferentes áreas, tales como:
Tabnine
Tabnine es una herramienta de autocompletado de código basada en IA y centrada en la privacidad que aumenta la velocidad y la calidad del código, y ofrece la flexibilidad de los modelos de IA locales y en la nube. Ayuda a los desarrolladores proporcionando sugerencias de código inteligentes y contextuales y es compatible con más de 80 lenguajes y frameworks de programación, se integra con la mayoría de los IDE principales.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker es un servicio integral y totalmente administrado proporcionado por AWS (Amazon Web Services) que permite a los científicos de datos, desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático (ML) crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala.
Amazon SageMaker no es una herramienta de finalización de código de IA como GitHub Copilot o Tabnine, pero sirve como un entorno poderoso para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados, incluidos aquellos que se pueden usar para tareas de asistencia de codificación de IA, como sugerencia de código, autocompletado, corrección de errores y tareas de desarrollo impulsadas por IA más avanzadas.
Amazon Q Developer
Este asistente generativo de AWS se basa en la inteligencia artificial y puede ayudar a que los desarrolladores tengan un ciclo de trabajo menos complejo.
Desarrollado sobre Amazon Bedrock , automatiza las tareas de codificación, la depuración, el diseño de arquitectura y la optimización de costos.
Tutorial práctico: Entrena tu primer modelo de IA
Si el mundo de la inteligencia artificial y el desarrollo Python te interesan, ten en cuenta que aprender este lenguaje y combinarlo con otras herramientas permitirán que tus conocimientos sean mas profundos y garanticen que el entrenar un modelo de IA se convierta en una tarea más simple.
En este apartado, hablaremos un poco mas de como con Python y Google Colab puedes mejorar tus habilidades de programación ya que, Colab es una plataforma que facilita la ejecución de código en la nube y garantiza un entorno mas colaborativo para el aprendizaje y desarrollo de proyectos.
Preparación de Google Colab
Lo primero que se debe realzar es abrir un notebook y crear la configuración runtime para que este pueda usar el GPU, de esta forma se acelera la computación durante el proceso del entrenamiento.
Preparación y carga de los datos
En su mayoría, los modelos supervisados necesitan de un dataset etiquetado. Por ejemplo, si se crean modelos de clasificación para imágenes, se deben tener las imágenes junto a sus etiquetas.
- Carga: Se utiliza datasets predefinidos o se importan los datos propios
- Preprocesamiento: Se escalarán los valores, por ejemplo, la normalización de imágenes, se hace el reshape, que cambia la forma de los arrays y se dividen los conjuntos de prueba y entrenamiento.
Definir el modelo
En este punto se define toda la arquitectura del modelo, lo que ira desde redes neuronales simples o los modelos más complejos como CNNs.
- Se debe utilizar un framework, puede ser el de TensorFlow o de Pytorch
- Se hará la selección de las capas y activación de la estructura general-
Compilación del modelo
Es especificaran:
- El tipo de optimizador
- La función de perdida que se busca minimizar
- Se estructuran las métricas de desempeño
De esta forma, el framework lograra entender como se deben ajustar los pesos durante el proceso del entrenamiento.
Fase de entrenamiento
En la fase del entrenamiento, se deberán seguir una serie de movimientos, tales como:
- Migrar los pasos del entrenamiento al modelo
- Ajustar todos los parámetros a mediante de backpropagation
- Definir el numero de veces que todo se pasara por el dataset
- Establecer el tamaño de los lotes de datos que el modelo procesara en cada paso
Evaluación
Una vez que se finaliza el entrenamiento, se evaluara el modelo para conocer que datos no vio durante todo el proceso para lograr obtener una generalización.
¿Cómo integrar IA en tus proyectos?
Integrar la inteligencia artificial para desarrolladores de proyectos puede lograr transformar de una forma significativa la forma en que se crea el código. Por ello, te explicamos brevemente de que formas integrar algoritmos de la IA a través de opciones populares, tales como TensorFlow y las APIs de OpenAI.
TensorFlow
Se caracteriza por ser una biblioteca de código abierto que fomenta el aprendizaje mediante el uso automatizado de Google. Es una opción ideal para poder construir modelos y entrenarlos con IA, además de que tiene la capacidad de ejecutar en CPU, GPU y en TPU.
PyTorch
Tal y como TensorFlow, es un tipo de biblioteca para aprendizaje automático de código abierto, la cual se ha desarrollado por parte de Facebook y destaca por ofrecer facilidad y flexibilidad en su uso.
Su interfaz es bastante intuitiva y cuenta con un soporte dinámico para gráficos computacionales y la investigación y desarrollo de nuevos modelos.
APIs de OpenAI
OpenAI siempre ha proporcionado herramientas de alto impacto, pero las APIs se consideran como una de las mas poderosas para integrar en cualquier proyecto. Con la capacidad de avanzada aplicaciones de software, incluye diferentes modelos, contando con el GPT-3.
Sus capacidades avanzadas se basan en el procesamiento de lenguaje natural y modelos preentrenados que están listos para utilizar. Además, garantiza una integración simple y rápida con RESET APIs.
Caso de éxito: Startup que redujo bugs un 50% con IA
CodeAnt.ai es una empresa respaldada por Y Combinator y que ha logrado reducir hasta en un 50% la cantidad de errores en códigos con ayuda de la inteligencia artificial.
Gracias a esta herramienta, los equipos de desarrollo han logrado reducir significativamente el tiempo dedicado a las revisiones manuales y han disminuido la incidencia de errores al conectarse directamente con los sistemas de control de versiones, tales como GitHub, GitLab y Bitbucket.
La empresa se encarga de ofrecer sugerencias de correcciones con tan solo un clic, así como la personalización de reglas y la mejora en las diferentes prácticas de desarrolladores.
