Construindo sua própria ferramenta de geração de código usando LLM

Nos dias de hoje, quando a inteligência artificial está se tornando cada vez mais acessível, muitas pessoas se perguntam como aproveitar o potencial dos grandes modelos de linguagem (LLM) para automatizar a escrita de código. Neste artigo, apresentarei um guia prático para construir sua própria ferramenta de geração de código usando LLM.

Introdução

Grandes modelos de linguagem, como o Mistral, são capazes de gerar código em várias linguagens de programação. Eles podem ser usados para criar ferramentas que ajudarão os programadores em seu trabalho diário. Neste artigo, discutiremos como construir tal ferramenta passo a passo.

Escolha do modelo

O primeiro passo é escolher o modelo adequado. Você pode escolher um dos modelos open-source disponíveis ou usar a API fornecida por um provedor de nuvem. Neste exemplo, usaremos o modelo Mistral.

Construção da ferramenta básica

1. Instalação das bibliotecas necessárias

Para começar, precisamos de algumas bibliotecas. Neste exemplo, usaremos a biblioteca transformers para carregar o modelo e torch para cálculos.

pip install transformers torch

2. Carregamento do modelo

Em seguida, carregamos o modelo Mistral.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

3. Geração de código

Agora podemos escrever uma função que gerará código com base em um prompt fornecido.

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. Testando a ferramenta

Vamos testar nossa ferramenta, gerando um código Python simples.

prompt = "Escreva uma função que some dois números."
print(generate_code(prompt))

Expansão das funcionalidades

1. Adição de contexto

Podemos expandir nossa ferramenta, adicionando contexto que ajudará o modelo a entender qual código deve gerar.

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

2. Melhoria da qualidade do código gerado

Para melhorar a qualidade do código gerado, podemos adicionar um mecanismo de verificação e correção de erros.

def verify_and_fix_code(code):
    verification_prompt = f"Verifique este código e corrija os erros:\n\n{code}"
    return generate_code(verification_prompt)

Implantação da ferramenta

1. Criação de uma interface de usuário

Podemos criar uma interface de usuário simples que permita o uso fácil da ferramenta.

def main():
    print("Bem-vindo à ferramenta de geração de código!")
    while True:
        prompt = input("Forneça o prompt (ou 'exit' para sair): ")
        if prompt.lower() == 'exit':
            break
        code = generate_code(prompt)
        print("\nCódigo gerado:")
        print(code)
        print("\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. Implantação no servidor

Para disponibilizar a ferramenta para outros, podemos implantá-la em um servidor. Podemos usar a biblioteca Flask para criar uma API simples.

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)

Resumo

Neste artigo, discutimos como construir sua própria ferramenta de geração de código usando grandes modelos de linguagem. Mostramos como carregar um modelo, gerar código e expandir as funcionalidades da ferramenta. Você pode continuar desenvolvendo essa ferramenta, adicionando mais recursos e melhorando a qualidade do código gerado.

Código de exemplo

Aqui está o código de exemplo completo que você pode usar como ponto de partida para sua própria ferramenta.

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

# Carregamento do modelo
model_name = "mistral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Geração de código
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 da 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)

Conclusões

Construir sua própria ferramenta de geração de código usando LLM é uma tarefa fascinante que pode facilitar muito o trabalho dos programadores. Graças à disponibilidade de modelos de linguagem avançados, como o Mistral, qualquer pessoa pode criar sua própria ferramenta, adaptada às necessidades individuais.