Tab nine что это

Кодить станет проще: представлен умный инструмент для автозаполнения в редакторах кода

Программист Джейкоб Джексон, изучающий информатику в канадском Университете Ватерлоо, написал интеллектуальное средство автозавершения строк – Deep TabNine. Инструмент поможет разработчикам быстрее писать код за счет автозаполнения. Выбирая один из предложенных вариантов завершения строк, разработчик сможет писать код быстрее и избавляется от ошибок, которые тормозят процесс разработки.

Как работает TabNine

TabNine создан на базе технологий машинного обучения. Разработчики отметили: глубокое обучение действительно наделало немало шума в разных отраслях, но в основном это были эксперименты вроде синтеза речи или создания фотореалистичных портретов. В программировании TabNine – едва ли не первое практическое применение технологии.

TabNine помогает программисту писать код на Python

Инструмент использует модель GPT-2 для обработки естественного языка. Разработчики адаптировали модель, чтобы она могла понимать код. Широкие возможности, характерные для анализа естественного языка, решили не убирать. TabNine работает с комментариями и документацией – и здесь успешное автозаполнение экономит время на написание кода.

Модель тренировали на 2 млн файлов с GitHub. Их брали из открытых репозиториев. В результате TabNine уловил закономерности и в большинстве случаев успешно дополнил написанное.

Кому подойдет TabNine

Пока TabNine существует лишь в бета-версии. Что протестировать ее, нужно зарегистрироваться на сайте проекта.

Источник

TabNine — ИИ, помогающий писать код

Мы давно привыкли к функции автозаполнения и текстовым редакторам, дописывающим начатые пользователем слова. Теперь аналогичный сервис можно использовать и при программировании. Инструмент TabNine предлагает автодополнение кода — следующий элемент на основе только что набранного.

Как пишет Хайтек+, TabNine, достаточно интегрировать его в один из существующих редакторов кода. Инструмент поддерживает 22 языка, включая Python, JavaScript, Java, C ++, C, PHP, Go, C #, Ruby, Objective-C, Rust и Swift. Из редакторов — VS Code, Sublime Text, Atom, Emacs и Vim.

По словам разработчика Джейкоба Джексона, в основу алгоритма легла система обработки естественного языка GPT-2 от OpenAI. Для того, чтобы натренировать ИИ, он использовал более 2 млн файлов из GitHub. Обрабатывая текущую строчку, TabNine предлагает наиболее вероятные варианты ее завершения исходя из своего обширного опыта.

В настоящее время TabNine проходит бета-тестирование. Команда также работает над более компактной версией алгоритма, которая будет работать на обычном компьютере. Разрабатывается и корпоративная версия.

Источник

ML в помощь: инструменты для разработчика с использованием ИИ

Машинное обучение продолжает проникать в самые разные сферы человеческой деятельности, и такая технологичная область, как разработка ПО, конечно, не могла стать исключением. По прогнозу специалиста по ИИ и машинному обучению Сергея Маркова, озвученному в лекции «Итоги ИИ-2019», в 2020-м году появится большое количество инструментов разработки, использующих машинное обучение. Это навело меня на мысль, что какие-то из этих инструментов должны быть доступны на рынке уже сейчас — могут ли они в таком случае помочь «в быту» обычному веб-девелоперу, пишущему на Java, Python и JS?

Забегая вперед, скажу, что, к моему сожалению, решений, способных генерировать хоть сколько-нибудь «боевой» код, в открытом доступе сейчас нет. Ближе всего к этому подошли Bayou и DeepCoder, но и эти проекты всё еще слишком сырые. Больший прогресс наблюдается в смежных направлениях — таких как автокомплит, статический анализ, генерация тестов. Об этом я и расскажу в статье.

Kite — умный автокомплит и встроенная документация в IDE для Python

Сайт: https://kite.com/
Цена: Полностью бесплатный.

Плагин для ускорения написания кода при помощи «умного» автодополнения. Kite индексирует кодовую базу проекта, что подразумевает показ наиболее релевантных подсказок. Помимо собственно автокомплита, при необходимости можно в один клик раскрыть встроенную документацию с примерами кода для 800+ библиотек (наиболее полезно для библиотек типа numpy или pandas). Раз в неделю на почту присылается отчет со статистикой использования функции автоподстановки.

Предложения Kite (помечены значком) намного релевантнее нативных. Pop-up с документацией подскажет, что можно передать в kwargs

Раньше Kite отправлял небольшие куски кода на сервер, что многим не подходит по соображениям безопасности, но — хорошая новость! — сейчас Kite от этой практики отказался, и весь анализ происходит локально. В использовании плагин вполне дружелюбен — легко устанавливается и шустро работает, не загружая систему. Kite поддерживает большинство популярных IDE: Idea,PyCharm, Sublime, Vim, Vs code, Spyder и Atom.

В сухом остатке: пожалуй, самый готовый для боевого использования проект в подборке. Рекомендую всем, кто пишет на Python.

Для других языков есть аналогичные продукты — Codota для Java или TabNine, который поддерживает 22 языка. Не успел их распробовать, но по ощущениям, Codota предлагает более консервативные подсказки, в то время как TabNine (для Java) предлагает целые куски кода, включая имена переменных (иногда без всякого контекста) и попадает в точку.

DeepCode — статический анализатор кода с упором на поиск уязвимостей

Сайт: https://www.deepcode.ai/
Цена: Cloud версия бесплатна для opensource-проектов и команд до 30 человек. Есть self-hosted вариант для GitLab и BitBucket Enterprise, цена договорная.

По меткому выражению разработчиков, DeepCode — это Grammarly для кода. Назначение — помощь разработчику в обнаружении ошибок и уязвимостей в коде. Self-hosted решение поставляется в виде docker-контейнера, интегрируется в систему контроля версий через хуки и настраивается буквально за 10 минут. Также доступен бот для проверки пулл-реквестов. Заявлена поддержка языков Java, Python, JavaScript, и TypeScript.

Пример рекомендации DeepCode

Впечатления от использования: очень порадовал низкий процент ложных срабатываний. Все найденные проблемы были вполне реальными и не выстреливали по не зависящим от качества проверки причинам (код с багами не запускался, небезопасный код не использовал пользовательский ввод). Предупреждения, связанные с производительностью, также выглядят вполне резонно. Количество обнаруженных проблем в сравнении с анализатором Java кода FineBugs или той же PVS-Studio выглядит незначительным — 200 против 2-4 тысяч. Не знаю, считать ли это плюсом, но 200 штук по крайней мере реально разобрать, чего не скажешь о 4 тысячах.

Бот проверяет каждый pull request

В сухом остатке: если при работе с линтерами вас всегда расстраивало количество ложных срабатываний, стоит попробовать DeepCode. Также это отличный способ контрибьютить в opensource: форкните проект себе, прогоните тест — и парочка полезных pull requests у вас в кармане.

DiffBlue — автогенератор unit-тестов для Java

Сайт: https://www.diffblue.com/
Цена: 3375$ в месяц для команды из 25 человек. Бесплатный тариф для индивидуального использования пока в планах.

Этот продукт выглядит самым амбициозным в подборке. Британский стартап, в прошлом году получивший 20 миллионов в качестве инвестиции от Goldman Sachs. Если изначально я искал что-то, что генерирует код по тестам, то DiffBlue генерит тесты по коду с возможностью встраивания в CI. Продукт отличает хорошая интеграция с тестовой инфраструктурой Spring Boot. Работает с Gradle, Maven, testng, Junit.

Разработчиком заявлены два режима работы:

DiffBlue сам мокает классы, генерирует фикстуры и ассерты.

На реальных проектах DiffBlue показал себя неоднозначно.

Источник

TabNine

Supercharge Your Development Workflow

Tabnine is the AI code completion tool trusted by millions of developers to code faster with fewer errors. Whether you are a new dev or a seasoned pro, working solo or part of a team, Tabnine will help push your productivity to new heights while cutting your QA time – all in your favorite IDE.

Whether you call it IntelliSense, intelliCode, autocomplete, AI-assisted code completion, AI-powered code completion, AI copilot, AI code snippets, code suggestion, code prediction, code hinting, or content assist, you probably already know that it can save you tons of time, easily cutting your keystrokes in half.

Powered by sophisticated machine learning models trained on billions of lines of trusted Open Source code from GitHub, Tabnine is the most advanced AI-powered code completion copilot available today. And like GitHub, it is an essential tool for professional developers.

Tabnine’s AI Engine

Tabnine delivers three times the AI for better collaboration, better privacy protection, and better code completion.

Tools Your Team Can Count On Coding collaboration just got easier. Both Tabnine Basic and Tabnine Pro now include our growing suite of tools for teams. Name your team, invite team members, and manage your account all from your My Tabnine profile.

Learn & Grow as You Go The more team members you invite and add, the faster Tabnine’s Team Trained AI, and Private Codebase Trained AI will learn your team’s projects, preferences, and patterns, suggesting even more accurate code completions.

Privacy & Compliance

Your Code Is Never Shared At Tabnine we know privacy is paramount. All three of Tabnine’s AI code completion models can be run locally, on your machine, and NEVER share your code or use it as part of Tabnine’s open-source trained AI.

Your Data is Never Shared Both the Team Trained AI and Private Codebase AI store all your AI training data locally on your machines, helping ensure compliance while providing you and your team with complete control and custody of your data and code.

Find out more about how we keep your code private here

All the Languages You Love

Including:

Speed Up Your Development

Get quick concise code suggestions you can count on for easy in-flow approval and integration. You’ll never need to memorize syntax, worry about typos, or hunt for snippets again.

Stay in Flow

Tabnine serves up suggestions for code completions right in your IDE, with no distractions and no downtime.

Code Discovery

Tabnine’s AI scans and learns from the best open-source coding practices from across the globe, freeing you to focus on problems that haven’t already been solved.

Ace Your Code Review

Reduce development costs, eliminate unnecessary QA-ing, and deliver final code faster with AI trained on the most trusted open-source permissive license repositories.

Pick the Plan that Works Best for You

Tabnine Basic

Tabnine Pro

Pro Tools for Professional Developers Upgrade to Pro

Tabnine Free Student Pro Plan

Investing In Our Community We know that tuition, books, rent, and food can get crazy expensive, that’s why Tabnine helps support the community and the dev superstars of tomorrow with a 100% free Tabnine Student license with all our Pro perks renewable for as long as you are a student. Student? Click here

Easy Installation

Manual Installation inside VSCode

Tabnine Support

Having some trouble with installation? Something not working the way you hoped? Tabnine Support is always happy to help. Feel free to contact us anytime at support@tabnine.com

Tabnine Hub

A quick click on Tabnine on your IDE status bar takes you directly to your Tabnine Hub where you can easily update and manage all your account options and customize your suggestion preferences.

Usage

After installation, navigate to the Tabnine Settings page (Open Settings from the Command Palette) and verify that Tabnine is successfully loaded (as shown in these screenshots).

Tabnine is a textual autocomplete extension. When you type a specific string in your editor, you will be shown the Tabnine completion dialog box with suggestions for completing the code you’ve begun typing.

Deep Completion

Deep Tabnine is trained on millions of files from GitHub. During training, Tabnine’s goal is to predict the next token given the tokens that came before. To achieve this goal, Tabnine learns complex behavior, such as type inference in dynamically typed languages.

Deep Tabnine can use subtle clues that are difficult for traditional tools to access. For example, the return type of app.get_user() is assumed to be an object with setter methods, while the return type of app.get_users() is assumed to be a list.

Deep Tabnine is based on GPT-2, which uses the Transformers Network Architecture. This architecture was first developed to solve problems in natural language processing. Although modeling code and modeling natural language might appear to be unrelated tasks, modeling code requires understanding English in some unexpected ways.

Communities

Recommended by developers everywhere:

Q: Can I install Tabnine on multiple machines?

A: You can use your Tabnine license on as many computers and operating systems as you like. All Tabnine Licenses are per-user, rather than per-machine.

Q: Is there a Tabnine Student program?

A: Yes, If you’re a student, you can register for Tabnine Pro for FREE using your school email address. Get Tabnine Student now

Q: Does Tabnine use a model trained on safe, open-source code for completions?

A: Yes, all Tabnine code completions are based on trusted, open-source code with permissive licenses.

Q: Does the Tabnine Private Codebase AI share my code?

Q: Do All Three Tabnine AI Models work together?

A: Yes, the three models work in tandem, simultaneously providing unparalleled AI accuracy. Tabnine’s Open-Source Trained AI bases its suggestions on trusted public code with permissive licenses while the Private Codebase AI and Team Trained AI learn from you and your team’s preferences, code selections, and ongoing AI interactions.

Q: Can I run Tabnine locally, or do I need to use the Cloud?

Q: Does Tabnine work in multiple IDEs?

A: Yes, Tabnine works with all your favorite IDEs, and in the most popular languages, libraries, and frameworks. See the full list of IDEs and languages HERE

Q: What is the difference between Tabnine Basic and Tabnine Pro?

A: Tabnine Pro uses our advanced AI Model trained on more than a billion lines of open-source code and works with teams of up to 30. Tabnine Basic uses a smaller AI model and works with teams of three or less.

Q: What type of online payments are accepted?

A: Tabnine accepts all major credit cards and debit cards, including Visa, Mastercard, American Express, and more. Tabnine also accepts PayPal, Google Pay, Apple Pay, as well as additional payment options that may be available in your specific location (such as Alipay).

Источник

Tab nine что это

TabNine for Jupyter Notebook

This plugin has been created by wenmin-wu.

This plugin has been tested on MacOS, Linux and Windows, it support all these systems. For browsers it supports Chrome and Safari but not IE

If you found this plugin doesn’t work for you, please debug according to How to Debug. And if you can’t figure out what’s wrong, please release an issue and report the logs in detail.

Thanks for using this plugin! Have fun! 🙂

Read this in other languages: English, 中文

This extension for Jupyter Notebook enables the use of coding auto-completion based on Deep Learning.

Other client plugins of TabNine require starting a child process for TabNine binary and using Pipe for communication. This can’t be done with Jupyter Notebook, since child process can’t be created with JQuery and Jupyter Notebook doesn’t provide any way for adding third-part js libs to plugins.

In this repository, it is achived by developing a client plugin and a server plugin for Jupyter Notebook. The client plugin generate request info and send http request to the server plugin. The server plugin pass the request info to it’s client process (TabNine) and return the request to client plugin.

I saw a lot users came across problems due to didn’t install and configure this plugin correctly, the simplest way to install and configure this plugin is by issuing following command:

If you want to install and configure in a customized way, you can refer to following:

The extension consists of a pypi package that includes a javascript notebook extension, along with a python jupyter server extension. Since Jupyter 4.2, pypi is the recommended way to distribute nbextensions. The extension can be installed:

from the master version on the github repo (this will be always the most recent version)

via pip for the version hosted on pypi

From the github repo or from Pypi,

install the package

pip3 install https://github.com/wenmin-wu/jupyter-tabnine/archive/master.zip [—user][—upgrade]

or pip3 install jupyter-tabnine [—user][—upgrade]

or clone the repo and install

git clone https://github.com/wenmin-wu/jupyter-tabnine.git

python3 setup.py install

and enable notebook extension and server extension

where is the output of the first python command.

Remote auto-completion server is also supported. You may want this to speed up the completion request handing. Or maybe your company want to deploy a compeltion server cluster that services everyone. Read following to learn how to deploy remote server.

To uninstall TabNine plugin from mac/linux run the following commands:

Pull requests are welcome. For major changes, please open an issue first to discuss what you would like to change.

Please make sure to update tests as appropriate.

Remote Completion Server Deployment

It’s useful to deploy a remote tabnine server if you don’t want to occupy too much local resources. You can build, deploy and config a remote tabnine server according to the following steps.

Build Server Image

I have uploaded an image to Docker Hub, skip this section if you prefer to use it directly.

Change the image name in this bash script to wuwenmin1991/tabnine-server:1.0 if you did’t build your own image

Источник