В мире программирования логирование играет ключевую роль в обеспечении стабильности, отладки и мониторинга приложений. Для многих разработчиков создание качественных логов является неотъемлемой частью рабочего процесса, позволяющей вовремя выявлять ошибки и понимать поведение систем. Однако написание логов может быть утомительным и отнимать значительное время, отвлекая от основной работы. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект, который меняет представление о том, как мы создаём и используем логи. Одним из наиболее впечатляющих примеров применения ИИ в этой области стала функция полного автодополнения кода в среде разработки PyCharm, которая появилась в конце 2023 года.
Это решение, разработанное компанией JetBrains, представляет собой модель машинного обучения, работающую локально на устройстве разработчика. Она способна автоматически предлагать строки кода, включая хорошо продуманные и информативные логи, основанные на контексте предыдущего кода. Одной из главных проблем при создании логов является необходимость вручную вводить повторяющиеся конструкции, особенно когда требуется форматировать значения или обращаться к сложным структурам данных. Часто из-за такой монотонности и необходимости часто прерываться, чтобы вспомнить названия переменных или синтаксис, написание логов становится раздражающей частью работы. Благодаря искусственному интеллекту и специализированному автодополнению, разработчики могут значительно сократить время на этот процесс и повысить качество логов.
Традиционно дебаггинг через пошаговое выполнение программ затрудняет быстрый обзор, в то время как хорошо оформленные и достаточно информативные лог-записи дают возможность быстро выявить проблему, особенно если они размещены в ключевых местах кода. Именно это отмечали и известные программисты Кернинган и Пайк, которые подчеркивали важность добавления выводов и самопроверяющегося кода как более продуктивного подхода, нежели погружение в дебаггер. Разработанная JetBrains модель ограничена контекстом длиной в 384 символа, что помогает сосредоточиться на наиболее актуальных данных без лишней информации. При этом учитывается и формат файла, и путь до кода, что позволяет создавать максимально релевантные предложения для вписывания логов. Такой подход повышает скорость работы и сохраняет контроль разработчика над кодом, избегая излишней генерации.
Не менее важен тот факт, что модель работает локально – на компьютере пользователя, а не на серверах в облаке. Это значительно повышает безопасность и конфиденциальность, а также исключает задержки, связанные с сетевыми запросами. Для поддержки локального выполнения модель была подвергнута интенсивной оптимизации и сжатию, что позволило разместить её в памяти порядка одного гигабайта и обеспечить моментальный отклик. Ключевым техническим решением стало использование трансформерной архитектуры, вдохновлённой GPT-2 и затем переработанной под Llama 2, что позволило достичь высокого качества предсказаний при ограниченном размере модели. При этом в обучающем датасете была исключена избыточная информация, например, комментарии в коде, которые не нужны для задачи генерации кода, что позволило повысить эффективность тренировки.
Особенное внимание уделялось токенизации Python кода, где для обработки отступов применялись специальные токены, исключающие неоднозначности из-за различий в пробелах и табуляции. Благодаря этому модель воспринимала код как структурированный поток данных, что улучшало качество предсказаний именно для этого языка. Интересным фактом стало исключение импортов из обучающего датасета, так как разработчики обычно добавляют их позже, после написания основного кода. Такое разумное решение отражает понимание особенностей процесса программирования и улучшает релевантность автодополнения. В реальных условиях разработчик получает предложения, которые не только ускоряют написание логов, но и делают их более информативными и лаконичными.
Иногда такие автоматические логи настолько хороши, что их оставляют в продакшн версии программ, где они продолжают приносить пользу при мониторинге. В повседневной практике можно наблюдать, как инструмент подбирает проверку важных переменных, например, URL для Redis или размерность DataFrame, основываясь на текущем контексте. Это демонстрирует глубокий уровень понимания логики кода, который достигается с помощью ИИ, ориентированного на конкретные задачи. Технологический стек для реализации плагина включает в себя Kotlin для самого плагина в PyCharm и C++ для локального сервера, который отвечает за генерацию токенов. Использование ONNX Runtime и переход от FP32 к INT8 квантованию позволили уменьшить размер модели и уложиться в лимиты ресурсов, без потери качества.
Декодирование текста осуществляется методом beam search, позволяющим выбирать наиболее вероятные последовательности токенов, что является оптимальным балансом между вычислительными затратами и качеством результата. Благодаря кешированию и предварительной загрузке части контекстных символов ускоряется процесс генерации, обеспечивая чувствительность к изменениям кода в реальном времени. Таким образом, разработчикам больше не нужно отвлекаться на рутинное создание и форматирование логов, что позитивно сказывается на продуктивности и качестве конечного продукта. ИИ выступает в роли надежного ассистента, который повышает эффективность и снижает утомляемость. На фоне общего тренда к созданию всё более крупных и универсальных языковых моделей, этот проект демонстрирует важность и потенциал узкоспециализированных, компактных моделей, рассчитанных на конкретный тип задач.
