Thoại Viết Hoàng
Writer
Trong thế giới công nghệ phát triển nhanh chóng ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ một khái niệm tương lai sang một phần thiết yếu của các ngành công nghiệp khác nhau.
Sức mạnh biến đổi này đặc biệt rõ ràng trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Cả những người làm việc tự do cá nhân và các nhóm công ty lớn hiện đang tận dụng khả năng của các công cụ được tăng cường AI để tối ưu hóa quy trình làm việc, nâng cao chất lượng mã và mở đường cho các ứng dụng phần mềm đột phá.
Biết lựa chọn các công cụ hỗ trợ AI có thể thay đổi cuộc chơi có thể tăng năng suất và hiệu quả cho các nhà phát triển trên mọi phương diện. Chúng ta sẽ khám phá mọi thứ từ các khung máy học hàng đầu như TensorFlow và PyTorch cho đến các trợ lý mã hóa thông minh như GitHub Copilot và Amazon CodeWhisperer. Vì vậy, cho dù bạn là chuyên gia phân tích dữ liệu, kỹ sư phần mềm toàn diện hay người đam mê mã hóa cuối tuần, bài viết này đều cung cấp thông tin chi tiết vô giá có thể đưa dự án của bạn lên một tầm cao mới.
Tầm quan trọng của công cụ AI đối với nhà phát triển
Một trong những lợi ích đáng kể nhất của việc sử dụng các công cụ AI trong phát triển phần mềm là năng suất tăng lên đáng kể. Thuật toán AI có thể tự động tạo mã, xác định lỗi và đưa ra đề xuất theo thời gian thực, giảm đáng kể thời gian viết và gỡ lỗi mã. Các nhà phát triển có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn trong khi AI xử lý các hoạt động lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
Cải thiện chất lượng mã
Các công cụ AI thường có tính năng đảm bảo chất lượng code. Ví dụ: họ có thể xác định các lỗ hổng, đề xuất các phương pháp mã hóa tốt hơn và thậm chí tối ưu hóa mã để tăng hiệu suất. Bằng cách này, họ làm cho mã trở nên an toàn hơn và nâng cao hiệu quả của mã, giúp sản phẩm cuối cùng trở nên đáng tin cậy hơn.
Hiệu quả chi phí
Việc thuê các nhà phát triển thường tốn kém và quá trình phát triển phần mềm có thể kéo dài và tốn kém. Các công cụ AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ cần có sự can thiệp của con người, giảm chi phí lao động và đẩy nhanh tiến độ dự án.
Hợp tác nâng cao
Các công cụ hỗ trợ AI thường có các tính năng cho phép cộng tác nhóm tốt hơn. Ví dụ: một số công cụ có thể tích hợp với hệ thống kiểm soát phiên bản và tự động giải quyết xung đột hoặc đề xuất cách tốt nhất để hợp nhất các thay đổi từ nhiều người đóng góp.
Học tập liên tục và thích ứng
Các thuật toán được sử dụng trong các công cụ AI này liên tục học hỏi từ các cơ sở mã mới và có thể thích ứng với các phong cách và ngôn ngữ mã hóa khác nhau. Tính năng này làm cho chúng trở nên rất linh hoạt và trở thành tài sản lâu dài cho bất kỳ nhóm phát triển nào vì chúng chỉ trở nên tốt hơn theo thời gian.
Mã hóa có đạo đức và có trách nhiệm
Các công cụ AI nâng cao được trang bị các tính năng để phát hiện các thành kiến trong mã và gắn cờ các mối lo ngại về đạo đức, cho phép các tổ chức tuân thủ các phương pháp hay nhất trong việc sử dụng AI có trách nhiệm.
Bằng cách kết hợp các công cụ AI vào quy trình làm việc của mình, các nhà phát triển giúp cuộc sống của họ trở nên dễ dàng hơn và tạo ra phần mềm mạnh mẽ, an toàn và hiệu quả hơn. Việc áp dụng công nghệ như vậy đang trở nên cần thiết trong bối cảnh phát triển ngày càng phức tạp và có nhịp độ nhanh.
Dưới đây là các công cụ AI phổ biến nhất dành cho nhà phát triển:
Lưu lượng cảm biến
Được ra mắt lần đầu bởi Brain Team của Google vào năm 2015, TensorFlow đã nhanh chóng trở thành một nguồn tài nguyên không thể thiếu cho bất kỳ ai tham gia vào lĩnh vực học máy. Khung nguồn mở này có các ứng dụng rộng rãi, hỗ trợ nhiều tác vụ trong trí tuệ nhân tạo—từ học sâu và thị giác máy tính đến các ứng dụng học tăng cường và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Về chức năng, TensorFlow tỏa sáng với bộ tính năng đa dạng. Nó được trang bị các API cấp độ chuyên gia và thân thiện với người mới bắt đầu, khiến nó trở thành lựa chọn linh hoạt cho nhiều người đam mê học máy. Một trong những tài sản chính của nó là TensorBoard—bảng điều khiển trực quan hỗ trợ phát triển và gỡ lỗi mô hình. Hơn nữa, khả năng mở rộng của TensorFlow cho phép nó chạy trên nhiều cấu hình phần cứng khác nhau, từ CPU đơn lẻ đến nhiều GPU, khiến nó trở nên lý tưởng cho các dự án ở mọi quy mô. Tính di động và hệ sinh thái thư viện mở rộng của nó mang lại những lợi thế bổ sung, cho phép triển khai mô hình liền mạch trên nhiều nền tảng khác nhau và tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ phức tạp thông qua các thư viện dựng sẵn và hỗ trợ cộng đồng.
Định giá
Mặc dù TensorFlow là một khung nguồn mở không có thẻ giá nhưng việc sử dụng nó đôi khi có thể phát sinh thêm chi phí. Chi phí có thể phát sinh do nhu cầu về phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như GPU hoặc TPU, để thực hiện các phép tính phức tạp, điều này có thể khiến bạn tốn một khoản tiền đáng kể. Ngoài ra, nếu bạn đang tận dụng các nền tảng dựa trên đám mây như ML Engine của Google Cloud, AWS SageMaker hoặc Azure Machine Learning, hãy chuẩn bị sẵn sàng cho các khoản phí dựa trên mức sử dụng. Một số doanh nghiệp cũng có thể lựa chọn các giải pháp TensorFlow được quản lý để đảm nhiệm việc triển khai và mở rộng mô hình nhưng có tính thêm chi phí.
GitHub Copilot
GitHub Copilot đóng vai trò như một công cụ có giá trị trong kho vũ khí của các nhà phát triển phần mềm, hợp lý hóa quy trình viết mã bằng các khả năng được hỗ trợ bởi AI. Ra đời từ sự hợp tác giữa GitHub và OpenAI, công cụ tiên tiến này tích hợp hoàn hảo với trình soạn thảo Visual Studio Code được sử dụng rộng rãi. Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy, nó đưa ra các dự đoán mã thông minh để giúp các lập trình viên làm việc hiệu quả và chính xác hơn.
Khi nói đến chức năng, GitHub Copilot tỏa sáng theo nhiều cách. Nó hoạt động như một hệ thống “tự động hoàn thành” để mã hóa, chủ động đưa ra các đề xuất theo từng dòng hoặc từng khối. Nó không giới hạn ở một ngôn ngữ lập trình duy nhất; nó cung cấp hỗ trợ trên nhiều ngôn ngữ và khung khác nhau, khiến nó trở thành sự lựa chọn linh hoạt cho các dự án đa dạng. Ngoài các đề xuất mã hóa, nó còn có thể tự động tạo các nhận xét tài liệu, hỗ trợ khả năng đọc mã. Khả năng nhận dạng các mẫu mã cụ thể và đưa ra các đề xuất phù hợp với ngữ cảnh sẽ bổ sung thêm một lớp hiệu quả và mức độ liên quan khác cho các tính năng của nó.
Định giá
GitHub Copilot cung cấp dịch vụ thông qua cấu trúc định giá dựa trên đăng ký bao gồm các gói thanh toán hàng tháng và hàng năm. Dưới đây là chi tiết cho từng:
Các cá nhân phải trả 10 USD hàng tháng cho gói hàng tháng, trong khi các doanh nghiệp phải trả 19 USD hàng tháng. Ngoài ra, còn có tùy chọn đăng ký hàng năm với giá 100 đô la. Các sinh viên đã được xác minh và những người đóng góp chính có các điều khoản đặc biệt để truy cập GitHub Copilot miễn phí.
Pytorch
PyTorch đã trở thành một thư viện máy học phổ biến, đặc biệt phổ biến đối với các nhà nghiên cứu và nhà thực nghiệm. Được phát triển chủ yếu bởi Phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Facebook, nền tảng nguồn mở này có thiết kế thân thiện với người dùng và cách tiếp cận độc đáo đối với động lực biểu đồ tính toán. Ra mắt vào năm 2016, PyTorch ngày càng trở nên không thể thiếu đối với nhiều ứng dụng, từ deep learning và thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khi nói đến các tính năng, PyTorch nổi bật vì nhiều lý do. Không giống như các thư viện ML khác sử dụng đồ thị tính toán tĩnh, PyTorch chọn đồ thị động, mang lại tính linh hoạt tuyệt vời—lý tưởng cho nghiên cứu và phát triển. Nền tảng này hỗ trợ tăng tốc GPU để tính toán hiệu quả hơn, điều này rất quan trọng để giải quyết các thách thức học máy quy mô lớn. Bộ API toàn diện giúp đơn giản hóa việc xây dựng các mô hình phức tạp và tính chất mở rộng của nó cho phép các lớp và hoạt động tùy chỉnh. Cộng đồng PyTorch cũng sôi động và liên tục đóng góp vào hệ sinh thái các công cụ và tiện ích mở rộng đang mở rộng, chẳng hạn như TorchVision cho các tác vụ thị giác máy tính và Hugging Face Transformers để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Định giá
Mặc dù bản thân PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở và có thể truy cập miễn phí, nhưng bạn có thể phải chịu những chi phí phụ trợ tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của mình. Ví dụ: phần cứng cần thiết cho tính toán học máy, đặc biệt là GPU, có thể tốn kém. Bạn có thể sẽ phải trả phí sử dụng nếu đào tạo hoặc triển khai các mô hình PyTorch của mình bằng dịch vụ đám mây. Ngoài ra còn có các dịch vụ được quản lý giúp đơn giản hóa việc triển khai các mô hình PyTorch nhưng đi kèm với cơ cấu giá riêng.
Tìm hiểu Scikit
Scikit-learn đã nổi lên như một thư viện máy học hàng đầu được thiết kế để hoạt động liền mạch trong hệ sinh thái Python. Có nguồn gốc là một thành phần của khung SciPy mở rộng—một trung tâm công cụ dành cho điện toán khoa học—Scikit-learn cung cấp một cổng truy cập vào phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu. Khả năng ứng dụng của nó trải rộng từ môi trường nghiên cứu hàn lâm đến các trường hợp sử dụng trong ngành và đặc biệt có lợi cho các dự án học tập có giám sát ở quy mô trung bình.
Khi nói đến các tính năng, Scikit-learn tự hào có rất nhiều dịch vụ. Giao diện trực quan và triển khai thuật toán hiệu quả của nó làm cho nó vừa thân thiện vừa mạnh mẽ. Thư viện hỗ trợ nhiều thuật toán học tập, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước. Nó cũng tích hợp mượt mà với các thư viện khác trong hệ sinh thái SciPy, chẳng hạn như ma trận thưa NumPy và SciPy. Tài liệu phong phú, bao gồm các hướng dẫn và hướng dẫn chi tiết, giúp sử dụng dễ dàng hơn. Hơn nữa, cộng đồng tích cực của Scikit-learn liên tục đóng góp vào sự phát triển của nó, đảm bảo nó vẫn hiện hành và tiếp tục phát triển.
Định giá
Scikit-learn là một thư viện máy học mã nguồn mở được sử dụng miễn phí. Không có phí đăng ký hoặc thanh toán một lần cần thiết để truy cập các chức năng của nó. Tuy nhiên, giống như các công cụ nguồn mở khác, chi phí gián tiếp có thể liên quan đến việc sử dụng Scikit-learn.
Codex OpenAI
OpenAI Codex là một bước đột phá về trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi tập đoàn công nghệ nổi tiếng OpenAI. Sức mạnh AI này là xương sống cho nhiều ứng dụng, bao gồm nhưng không giới hạn ở API OpenAI và ChatGPT có tính hấp dẫn cao. Được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản phản ánh chính xác cách phát âm giống con người, Codex đã được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ, giúp nó thành thạo trong nhiều nhiệm vụ. Các ứng dụng của nó bao gồm từ trả lời các truy vấn và tạo mã cho đến tạo nội dung và dịch ngôn ngữ.
Về các tính năng cụ thể, OpenAI Codex là một kho tàng khả năng. Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của nó rất đáng chú ý và nó có thể diễn giải và tạo ra văn bản chính xác theo ngữ cảnh. Khả năng tạo mã trên nhiều ngôn ngữ lập trình của nó là một tài sản lớn trong phát triển phần mềm. Ngoài ra, nó có thể tạo ra các bài viết hàng đầu hoặc nội dung bằng văn bản khác. Mô hình này thậm chí còn cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ, mặc dù có mức độ thành thạo khác nhau tùy thuộc vào ngôn ngữ. Thiết kế đa năng của nó là một trong những đặc điểm nổi bật của nó, nghĩa là nó có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ngoài ra, OpenAI còn cung cấp quyền truy cập API vào Codex, cho phép tích hợp liền mạch vào các ứng dụng và hệ thống hiện có.
Định giá
Quyền truy cập vào Codex thường thông qua API OpenAI. Cấu trúc chi phí xoay quanh số lượng mã thông báo dựa trên văn bản và ký tự mà bạn tiêu thụ cho đầu vào và đầu ra. Có nhiều mức giá khác nhau, bao gồm bậc miễn phí cho phép sử dụng mã thông báo giới hạn mỗi tháng và các gói cao cấp dành cho các yêu cầu mở rộng hơn.
Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhisperer là công cụ gợi ý mã nâng cao giúp nâng cao hiệu quả và năng suất của nhà phát triển. Nó sử dụng máy học với việc đào tạo từ các bộ dữ liệu mở rộng, bao gồm hàng tỷ dòng Amazon và mã có sẵn công khai. CodeWhisperer hoạt động trong thời gian thực trong nhiều Môi trường phát triển tích hợp (IDE) khác nhau, diễn giải các nhận xét được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp nhiều đề xuất mã phù hợp với phong cách và quy ước của nhà phát triển. Nó cũng nhắc người dùng xem xét cẩn thận các đề xuất mã trước khi chấp nhận chúng.
Về tính năng, CodeWhisperer cung cấp một loạt khả năng ấn tượng. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, từ Python, Java đến C++ và tương thích với các IDE phổ biến như JetBrains, Visual Studio Code và AWS Cloud9. Một trong những tính năng nổi bật của nó là đề xuất mã được tối ưu hóa AWS, giúp các nhà phát triển tương tác với Amazon Web Services dễ dàng hơn. Công cụ này không chỉ cung cấp các đề xuất mã bằng cách cung cấp tính năng quét bảo mật tích hợp để xác định các lỗ hổng mã. Nó cũng xem xét việc mã hóa có trách nhiệm, cung cấp trình theo dõi tham chiếu cho các đề xuất và tính năng của mã nguồn mở để tránh mã sai lệch. Cuối cùng, các tính năng quản trị doanh nghiệp cho phép quản lý người dùng và thực thi chính sách một cách liền mạch.
Định giá
CodeWhisperer đưa ra hai tùy chọn giá riêng biệt cho các nhà phát triển cá nhân và các tổ chức lớn hơn. Bậc Cá nhân không mất phí đối với những người muốn làm việc trong các dự án solo hoặc thử nghiệm nền tảng. Người dùng chỉ cần một email được kết nối với ID AWS Builder để truy cập các tính năng như tư vấn về mã, đánh giá bảo mật và theo dõi tham chiếu.
Bậc Chuyên nghiệp được cung cấp hàng tháng với giá 19 USD/người dùng dành cho các doanh nghiệp muốn mang lại lợi thế cho nhóm phát triển của mình. Điều này cấp quyền truy cập vào tất cả các tính năng có sẵn ở cấp miễn phí và đưa các chức năng quản trị vào bảng. Ban quản lý có thể tập trung quản lý giấy phép và thậm chí thực hiện các chính sách dịch vụ dành riêng cho tổ chức, bao gồm khả năng kiểm soát các nguồn gợi ý mã.
IntelliCode của Visual Studio
Tăng hiệu quả mã hóa của bạn với Visual Studio IntelliCode, một công cụ tiên tiến giúp tự động hoàn thành ở cấp độ tiếp theo. Tiện ích mở rộng Visual Studio này cung cấp các đề xuất mã thông minh phù hợp với dự án của bạn, tận dụng các thuật toán học máy. Nói lời tạm biệt với tính năng tự động hoàn thành chung chung; IntelliCode cung cấp các đề xuất ngữ nghĩa, nhạy cảm với ngữ cảnh, phù hợp với các tiêu chuẩn ngành mới nhất và các phương pháp hay nhất.
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C#, C++, Python và JavaScript, IntelliCode lấy từ tập dữ liệu khổng lồ có nguồn gốc từ kho lưu trữ GitHub chất lượng cao. Tính năng này đảm bảo rằng các đề xuất hoàn thành mã mà bạn nhận được có liên quan và phù hợp với các mẫu mã hóa hiện hành. Tận hưởng các tính năng như hướng dẫn chữ ký phương thức, đề xuất cho các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại và thậm chí cả mẹo về phong cách mã hóa phù hợp với phong cách hiện có của dự án của bạn. Nâng cấp trải nghiệm mã hóa của bạn ngay hôm nay với khả năng nhận biết ngữ cảnh, thông minh hơn của IntelliCode.
Định giá
Visual Studio IntelliCode thường được đưa vào dưới dạng một tính năng trong Visual Studio và không có mức giá riêng. Nó có thể truy cập được trong nhiều phiên bản khác nhau của Visual Studio, bao gồm phiên bản Cộng đồng miễn phí và phiên bản Chuyên nghiệp và Doanh nghiệp.
Phần kết luận
Việc đưa các tài nguyên trí tuệ nhân tạo vào hệ sinh thái mã hóa ngày nay về cơ bản sẽ thay đổi cuộc chơi. Những công cụ công nghệ cao này mang lại những lợi thế vô song—nâng cao tốc độ, tăng cường tính toàn vẹn của mã, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy phát triển quy tắc đạo đức. Không chỉ là một tính năng dễ có, những nền tảng do AI điều khiển này còn trở nên cần thiết đối với bất kỳ lập trình viên hoặc doanh nghiệp công nghệ nào muốn duy trì lợi thế trong một thị trường không ngừng phát triển. Chúng là những thứ cần phải có để phát triển phần mềm sẵn sàng cho tương lai, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng và thay đổi của ngành.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Biết lựa chọn các công cụ hỗ trợ AI có thể thay đổi cuộc chơi có thể tăng năng suất và hiệu quả cho các nhà phát triển trên mọi phương diện. Chúng ta sẽ khám phá mọi thứ từ các khung máy học hàng đầu như TensorFlow và PyTorch cho đến các trợ lý mã hóa thông minh như GitHub Copilot và Amazon CodeWhisperer. Vì vậy, cho dù bạn là chuyên gia phân tích dữ liệu, kỹ sư phần mềm toàn diện hay người đam mê mã hóa cuối tuần, bài viết này đều cung cấp thông tin chi tiết vô giá có thể đưa dự án của bạn lên một tầm cao mới.
Tầm quan trọng của công cụ AI đối với nhà phát triển
Một trong những lợi ích đáng kể nhất của việc sử dụng các công cụ AI trong phát triển phần mềm là năng suất tăng lên đáng kể. Thuật toán AI có thể tự động tạo mã, xác định lỗi và đưa ra đề xuất theo thời gian thực, giảm đáng kể thời gian viết và gỡ lỗi mã. Các nhà phát triển có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn trong khi AI xử lý các hoạt động lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
Cải thiện chất lượng mã
Các công cụ AI thường có tính năng đảm bảo chất lượng code. Ví dụ: họ có thể xác định các lỗ hổng, đề xuất các phương pháp mã hóa tốt hơn và thậm chí tối ưu hóa mã để tăng hiệu suất. Bằng cách này, họ làm cho mã trở nên an toàn hơn và nâng cao hiệu quả của mã, giúp sản phẩm cuối cùng trở nên đáng tin cậy hơn.
Hiệu quả chi phí
Việc thuê các nhà phát triển thường tốn kém và quá trình phát triển phần mềm có thể kéo dài và tốn kém. Các công cụ AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ cần có sự can thiệp của con người, giảm chi phí lao động và đẩy nhanh tiến độ dự án.
Hợp tác nâng cao
Các công cụ hỗ trợ AI thường có các tính năng cho phép cộng tác nhóm tốt hơn. Ví dụ: một số công cụ có thể tích hợp với hệ thống kiểm soát phiên bản và tự động giải quyết xung đột hoặc đề xuất cách tốt nhất để hợp nhất các thay đổi từ nhiều người đóng góp.
Học tập liên tục và thích ứng
Các thuật toán được sử dụng trong các công cụ AI này liên tục học hỏi từ các cơ sở mã mới và có thể thích ứng với các phong cách và ngôn ngữ mã hóa khác nhau. Tính năng này làm cho chúng trở nên rất linh hoạt và trở thành tài sản lâu dài cho bất kỳ nhóm phát triển nào vì chúng chỉ trở nên tốt hơn theo thời gian.
Mã hóa có đạo đức và có trách nhiệm
Các công cụ AI nâng cao được trang bị các tính năng để phát hiện các thành kiến trong mã và gắn cờ các mối lo ngại về đạo đức, cho phép các tổ chức tuân thủ các phương pháp hay nhất trong việc sử dụng AI có trách nhiệm.
Bằng cách kết hợp các công cụ AI vào quy trình làm việc của mình, các nhà phát triển giúp cuộc sống của họ trở nên dễ dàng hơn và tạo ra phần mềm mạnh mẽ, an toàn và hiệu quả hơn. Việc áp dụng công nghệ như vậy đang trở nên cần thiết trong bối cảnh phát triển ngày càng phức tạp và có nhịp độ nhanh.
Dưới đây là các công cụ AI phổ biến nhất dành cho nhà phát triển:
Lưu lượng cảm biến
Được ra mắt lần đầu bởi Brain Team của Google vào năm 2015, TensorFlow đã nhanh chóng trở thành một nguồn tài nguyên không thể thiếu cho bất kỳ ai tham gia vào lĩnh vực học máy. Khung nguồn mở này có các ứng dụng rộng rãi, hỗ trợ nhiều tác vụ trong trí tuệ nhân tạo—từ học sâu và thị giác máy tính đến các ứng dụng học tăng cường và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Về chức năng, TensorFlow tỏa sáng với bộ tính năng đa dạng. Nó được trang bị các API cấp độ chuyên gia và thân thiện với người mới bắt đầu, khiến nó trở thành lựa chọn linh hoạt cho nhiều người đam mê học máy. Một trong những tài sản chính của nó là TensorBoard—bảng điều khiển trực quan hỗ trợ phát triển và gỡ lỗi mô hình. Hơn nữa, khả năng mở rộng của TensorFlow cho phép nó chạy trên nhiều cấu hình phần cứng khác nhau, từ CPU đơn lẻ đến nhiều GPU, khiến nó trở nên lý tưởng cho các dự án ở mọi quy mô. Tính di động và hệ sinh thái thư viện mở rộng của nó mang lại những lợi thế bổ sung, cho phép triển khai mô hình liền mạch trên nhiều nền tảng khác nhau và tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ phức tạp thông qua các thư viện dựng sẵn và hỗ trợ cộng đồng.
Định giá
Mặc dù TensorFlow là một khung nguồn mở không có thẻ giá nhưng việc sử dụng nó đôi khi có thể phát sinh thêm chi phí. Chi phí có thể phát sinh do nhu cầu về phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như GPU hoặc TPU, để thực hiện các phép tính phức tạp, điều này có thể khiến bạn tốn một khoản tiền đáng kể. Ngoài ra, nếu bạn đang tận dụng các nền tảng dựa trên đám mây như ML Engine của Google Cloud, AWS SageMaker hoặc Azure Machine Learning, hãy chuẩn bị sẵn sàng cho các khoản phí dựa trên mức sử dụng. Một số doanh nghiệp cũng có thể lựa chọn các giải pháp TensorFlow được quản lý để đảm nhiệm việc triển khai và mở rộng mô hình nhưng có tính thêm chi phí.
GitHub Copilot
GitHub Copilot đóng vai trò như một công cụ có giá trị trong kho vũ khí của các nhà phát triển phần mềm, hợp lý hóa quy trình viết mã bằng các khả năng được hỗ trợ bởi AI. Ra đời từ sự hợp tác giữa GitHub và OpenAI, công cụ tiên tiến này tích hợp hoàn hảo với trình soạn thảo Visual Studio Code được sử dụng rộng rãi. Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy, nó đưa ra các dự đoán mã thông minh để giúp các lập trình viên làm việc hiệu quả và chính xác hơn.
Khi nói đến chức năng, GitHub Copilot tỏa sáng theo nhiều cách. Nó hoạt động như một hệ thống “tự động hoàn thành” để mã hóa, chủ động đưa ra các đề xuất theo từng dòng hoặc từng khối. Nó không giới hạn ở một ngôn ngữ lập trình duy nhất; nó cung cấp hỗ trợ trên nhiều ngôn ngữ và khung khác nhau, khiến nó trở thành sự lựa chọn linh hoạt cho các dự án đa dạng. Ngoài các đề xuất mã hóa, nó còn có thể tự động tạo các nhận xét tài liệu, hỗ trợ khả năng đọc mã. Khả năng nhận dạng các mẫu mã cụ thể và đưa ra các đề xuất phù hợp với ngữ cảnh sẽ bổ sung thêm một lớp hiệu quả và mức độ liên quan khác cho các tính năng của nó.
Định giá
GitHub Copilot cung cấp dịch vụ thông qua cấu trúc định giá dựa trên đăng ký bao gồm các gói thanh toán hàng tháng và hàng năm. Dưới đây là chi tiết cho từng:
Các cá nhân phải trả 10 USD hàng tháng cho gói hàng tháng, trong khi các doanh nghiệp phải trả 19 USD hàng tháng. Ngoài ra, còn có tùy chọn đăng ký hàng năm với giá 100 đô la. Các sinh viên đã được xác minh và những người đóng góp chính có các điều khoản đặc biệt để truy cập GitHub Copilot miễn phí.
Pytorch
PyTorch đã trở thành một thư viện máy học phổ biến, đặc biệt phổ biến đối với các nhà nghiên cứu và nhà thực nghiệm. Được phát triển chủ yếu bởi Phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Facebook, nền tảng nguồn mở này có thiết kế thân thiện với người dùng và cách tiếp cận độc đáo đối với động lực biểu đồ tính toán. Ra mắt vào năm 2016, PyTorch ngày càng trở nên không thể thiếu đối với nhiều ứng dụng, từ deep learning và thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khi nói đến các tính năng, PyTorch nổi bật vì nhiều lý do. Không giống như các thư viện ML khác sử dụng đồ thị tính toán tĩnh, PyTorch chọn đồ thị động, mang lại tính linh hoạt tuyệt vời—lý tưởng cho nghiên cứu và phát triển. Nền tảng này hỗ trợ tăng tốc GPU để tính toán hiệu quả hơn, điều này rất quan trọng để giải quyết các thách thức học máy quy mô lớn. Bộ API toàn diện giúp đơn giản hóa việc xây dựng các mô hình phức tạp và tính chất mở rộng của nó cho phép các lớp và hoạt động tùy chỉnh. Cộng đồng PyTorch cũng sôi động và liên tục đóng góp vào hệ sinh thái các công cụ và tiện ích mở rộng đang mở rộng, chẳng hạn như TorchVision cho các tác vụ thị giác máy tính và Hugging Face Transformers để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Định giá
Mặc dù bản thân PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở và có thể truy cập miễn phí, nhưng bạn có thể phải chịu những chi phí phụ trợ tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của mình. Ví dụ: phần cứng cần thiết cho tính toán học máy, đặc biệt là GPU, có thể tốn kém. Bạn có thể sẽ phải trả phí sử dụng nếu đào tạo hoặc triển khai các mô hình PyTorch của mình bằng dịch vụ đám mây. Ngoài ra còn có các dịch vụ được quản lý giúp đơn giản hóa việc triển khai các mô hình PyTorch nhưng đi kèm với cơ cấu giá riêng.
Tìm hiểu Scikit
Scikit-learn đã nổi lên như một thư viện máy học hàng đầu được thiết kế để hoạt động liền mạch trong hệ sinh thái Python. Có nguồn gốc là một thành phần của khung SciPy mở rộng—một trung tâm công cụ dành cho điện toán khoa học—Scikit-learn cung cấp một cổng truy cập vào phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu. Khả năng ứng dụng của nó trải rộng từ môi trường nghiên cứu hàn lâm đến các trường hợp sử dụng trong ngành và đặc biệt có lợi cho các dự án học tập có giám sát ở quy mô trung bình.
Khi nói đến các tính năng, Scikit-learn tự hào có rất nhiều dịch vụ. Giao diện trực quan và triển khai thuật toán hiệu quả của nó làm cho nó vừa thân thiện vừa mạnh mẽ. Thư viện hỗ trợ nhiều thuật toán học tập, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước. Nó cũng tích hợp mượt mà với các thư viện khác trong hệ sinh thái SciPy, chẳng hạn như ma trận thưa NumPy và SciPy. Tài liệu phong phú, bao gồm các hướng dẫn và hướng dẫn chi tiết, giúp sử dụng dễ dàng hơn. Hơn nữa, cộng đồng tích cực của Scikit-learn liên tục đóng góp vào sự phát triển của nó, đảm bảo nó vẫn hiện hành và tiếp tục phát triển.
Định giá
Scikit-learn là một thư viện máy học mã nguồn mở được sử dụng miễn phí. Không có phí đăng ký hoặc thanh toán một lần cần thiết để truy cập các chức năng của nó. Tuy nhiên, giống như các công cụ nguồn mở khác, chi phí gián tiếp có thể liên quan đến việc sử dụng Scikit-learn.
Codex OpenAI
OpenAI Codex là một bước đột phá về trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi tập đoàn công nghệ nổi tiếng OpenAI. Sức mạnh AI này là xương sống cho nhiều ứng dụng, bao gồm nhưng không giới hạn ở API OpenAI và ChatGPT có tính hấp dẫn cao. Được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản phản ánh chính xác cách phát âm giống con người, Codex đã được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ, giúp nó thành thạo trong nhiều nhiệm vụ. Các ứng dụng của nó bao gồm từ trả lời các truy vấn và tạo mã cho đến tạo nội dung và dịch ngôn ngữ.
Về các tính năng cụ thể, OpenAI Codex là một kho tàng khả năng. Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của nó rất đáng chú ý và nó có thể diễn giải và tạo ra văn bản chính xác theo ngữ cảnh. Khả năng tạo mã trên nhiều ngôn ngữ lập trình của nó là một tài sản lớn trong phát triển phần mềm. Ngoài ra, nó có thể tạo ra các bài viết hàng đầu hoặc nội dung bằng văn bản khác. Mô hình này thậm chí còn cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ, mặc dù có mức độ thành thạo khác nhau tùy thuộc vào ngôn ngữ. Thiết kế đa năng của nó là một trong những đặc điểm nổi bật của nó, nghĩa là nó có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ngoài ra, OpenAI còn cung cấp quyền truy cập API vào Codex, cho phép tích hợp liền mạch vào các ứng dụng và hệ thống hiện có.
Định giá
Quyền truy cập vào Codex thường thông qua API OpenAI. Cấu trúc chi phí xoay quanh số lượng mã thông báo dựa trên văn bản và ký tự mà bạn tiêu thụ cho đầu vào và đầu ra. Có nhiều mức giá khác nhau, bao gồm bậc miễn phí cho phép sử dụng mã thông báo giới hạn mỗi tháng và các gói cao cấp dành cho các yêu cầu mở rộng hơn.
Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhisperer là công cụ gợi ý mã nâng cao giúp nâng cao hiệu quả và năng suất của nhà phát triển. Nó sử dụng máy học với việc đào tạo từ các bộ dữ liệu mở rộng, bao gồm hàng tỷ dòng Amazon và mã có sẵn công khai. CodeWhisperer hoạt động trong thời gian thực trong nhiều Môi trường phát triển tích hợp (IDE) khác nhau, diễn giải các nhận xét được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp nhiều đề xuất mã phù hợp với phong cách và quy ước của nhà phát triển. Nó cũng nhắc người dùng xem xét cẩn thận các đề xuất mã trước khi chấp nhận chúng.
Về tính năng, CodeWhisperer cung cấp một loạt khả năng ấn tượng. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, từ Python, Java đến C++ và tương thích với các IDE phổ biến như JetBrains, Visual Studio Code và AWS Cloud9. Một trong những tính năng nổi bật của nó là đề xuất mã được tối ưu hóa AWS, giúp các nhà phát triển tương tác với Amazon Web Services dễ dàng hơn. Công cụ này không chỉ cung cấp các đề xuất mã bằng cách cung cấp tính năng quét bảo mật tích hợp để xác định các lỗ hổng mã. Nó cũng xem xét việc mã hóa có trách nhiệm, cung cấp trình theo dõi tham chiếu cho các đề xuất và tính năng của mã nguồn mở để tránh mã sai lệch. Cuối cùng, các tính năng quản trị doanh nghiệp cho phép quản lý người dùng và thực thi chính sách một cách liền mạch.
Định giá
CodeWhisperer đưa ra hai tùy chọn giá riêng biệt cho các nhà phát triển cá nhân và các tổ chức lớn hơn. Bậc Cá nhân không mất phí đối với những người muốn làm việc trong các dự án solo hoặc thử nghiệm nền tảng. Người dùng chỉ cần một email được kết nối với ID AWS Builder để truy cập các tính năng như tư vấn về mã, đánh giá bảo mật và theo dõi tham chiếu.
Bậc Chuyên nghiệp được cung cấp hàng tháng với giá 19 USD/người dùng dành cho các doanh nghiệp muốn mang lại lợi thế cho nhóm phát triển của mình. Điều này cấp quyền truy cập vào tất cả các tính năng có sẵn ở cấp miễn phí và đưa các chức năng quản trị vào bảng. Ban quản lý có thể tập trung quản lý giấy phép và thậm chí thực hiện các chính sách dịch vụ dành riêng cho tổ chức, bao gồm khả năng kiểm soát các nguồn gợi ý mã.
IntelliCode của Visual Studio
Tăng hiệu quả mã hóa của bạn với Visual Studio IntelliCode, một công cụ tiên tiến giúp tự động hoàn thành ở cấp độ tiếp theo. Tiện ích mở rộng Visual Studio này cung cấp các đề xuất mã thông minh phù hợp với dự án của bạn, tận dụng các thuật toán học máy. Nói lời tạm biệt với tính năng tự động hoàn thành chung chung; IntelliCode cung cấp các đề xuất ngữ nghĩa, nhạy cảm với ngữ cảnh, phù hợp với các tiêu chuẩn ngành mới nhất và các phương pháp hay nhất.
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C#, C++, Python và JavaScript, IntelliCode lấy từ tập dữ liệu khổng lồ có nguồn gốc từ kho lưu trữ GitHub chất lượng cao. Tính năng này đảm bảo rằng các đề xuất hoàn thành mã mà bạn nhận được có liên quan và phù hợp với các mẫu mã hóa hiện hành. Tận hưởng các tính năng như hướng dẫn chữ ký phương thức, đề xuất cho các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại và thậm chí cả mẹo về phong cách mã hóa phù hợp với phong cách hiện có của dự án của bạn. Nâng cấp trải nghiệm mã hóa của bạn ngay hôm nay với khả năng nhận biết ngữ cảnh, thông minh hơn của IntelliCode.
Định giá
Visual Studio IntelliCode thường được đưa vào dưới dạng một tính năng trong Visual Studio và không có mức giá riêng. Nó có thể truy cập được trong nhiều phiên bản khác nhau của Visual Studio, bao gồm phiên bản Cộng đồng miễn phí và phiên bản Chuyên nghiệp và Doanh nghiệp.
Phần kết luận
Việc đưa các tài nguyên trí tuệ nhân tạo vào hệ sinh thái mã hóa ngày nay về cơ bản sẽ thay đổi cuộc chơi. Những công cụ công nghệ cao này mang lại những lợi thế vô song—nâng cao tốc độ, tăng cường tính toàn vẹn của mã, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy phát triển quy tắc đạo đức. Không chỉ là một tính năng dễ có, những nền tảng do AI điều khiển này còn trở nên cần thiết đối với bất kỳ lập trình viên hoặc doanh nghiệp công nghệ nào muốn duy trì lợi thế trong một thị trường không ngừng phát triển. Chúng là những thứ cần phải có để phát triển phần mềm sẵn sàng cho tương lai, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng và thay đổi của ngành.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
