Construire votre propre outil de génération de code à l'aide de LLM

De nos jours, alors que l'intelligence artificielle devient de plus en plus accessible, de nombreuses personnes se demandent comment exploiter le potentiel des grands modèles linguistiques (LLM) pour automatiser l'écriture de code. Dans cet article, je vais vous présenter un guide pratique pour construire votre propre outil de génération de code à l'aide de LLM.

Introduction

De grands modèles linguistiques, tels que Mistral, sont capables de générer du code dans divers langages de programmation. Ils peuvent être utilisés pour créer des outils qui aideront les programmeurs dans leur travail quotidien. Dans cet article, nous allons discuter de la manière de construire un tel outil étape par étape.

Choix du modèle

La première étape consiste à choisir le modèle approprié. Vous pouvez choisir l'un des modèles open-source disponibles ou utiliser l'API fournie par le fournisseur de cloud. Dans cet exemple, nous utiliserons le modèle Mistral.

Construction de l'outil de base

1. Installation des bibliothèques requises

Pour commencer, nous avons besoin de quelques bibliothèques. Dans cet exemple, nous utiliserons la bibliothèque transformers pour charger le modèle et torch pour les calculs.

pip install transformers torch

2. Chargement du modèle

Ensuite, chargez le modèle Mistral.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

3. Génération de code

Maintenant, nous pouvons écrire une fonction qui générera du code en fonction de l'invite fournie.

def generate_code(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

4. Test de l'outil

Testons notre outil en générant un simple code Python.

prompt = "Écrivez une fonction qui ajoute deux nombres."
print(generate_code(prompt))

Extension des fonctionnalités

1. Ajout de contexte

Vous pouvez étendre notre outil en ajoutant un contexte qui aidera le modèle à comprendre quel code il doit générer.

def generate_code_with_context(prompt, context):
    full_prompt = f"{context}\n\n{prompt}"
    return generate_code(full_prompt)

2. Amélioration de la qualité du code généré

Pour améliorer la qualité du code généré, vous pouvez ajouter un mécanisme de vérification et de correction des erreurs.

def verify_and_fix_code(code):
    verification_prompt = f"Vérifiez ce code et corrigez les erreurs:\n\n{code}"
    return generate_code(verification_prompt)

Déploiement de l'outil

1. Création d'une interface utilisateur

Vous pouvez créer une interface utilisateur simple qui permettra d'utiliser facilement l'outil.

def main():
    print("Bienvenue dans l'outil de génération de code!")
    while True:
        prompt = input("Entrez l'invite (ou 'exit' pour quitter): ")
        if prompt.lower() == 'exit':
            break
        code = generate_code(prompt)
        print("\nCode généré:")
        print(code)
        print("\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. Déploiement sur un serveur

Pour rendre l'outil accessible aux autres, vous pouvez le déployer sur un serveur. Vous pouvez utiliser la bibliothèque Flask pour créer une API simple.

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    code = generate_code(prompt)
    return jsonify({'code': code})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Résumé

Dans cet article, nous avons discuté de la manière de construire votre propre outil de génération de code à l'aide de grands modèles linguistiques. Nous avons montré comment charger un modèle, générer du code et étendre les fonctionnalités de l'outil. Vous pouvez continuer à développer cet outil en ajoutant plus de fonctionnalités et en améliorant la qualité du code généré.

Exemple de code

Voici un exemple complet de code que vous pouvez utiliser comme point de départ pour votre propre outil.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from flask import Flask, request, jsonify

# Chargement du modèle
model_name = "mistral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Génération de code
def generate_code(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interface API
app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_api():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    code = generate_code(prompt)
    return jsonify({'code': code})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Conclusions

Construire votre propre outil de génération de code à l'aide de LLM est une tâche fascinante qui peut grandement faciliter le travail des programmeurs. Grâce à la disponibilité de modèles linguistiques avancés, tels que Mistral, chacun peut créer son propre outil, adapté à ses besoins individuels.