Представляем помощник poolside на базе моделей malibu и point
Благодаря poolside можно решать проблемы современной разработки программного обеспечения для крупных предприятий. Помощник poolside на базе генеративных моделей malibu и point отлично справляется с генерацией кода, тестированием, документированием и автодополнением кода в режиме реального времени за счет расширенного понимания контекста. Скоро компания AWS станет первым поставщиком облачных услуг, предлагающим полностью управляемые модели от poolside.
Преимущества
Ознакомьтесь с poolside
poolside является лидером нового поколения инструментов разработки программного обеспечения на базе ИИ, ведь при создании данного решения учитывались современные потребности инженерных команд. Базовые модели (FM) poolside, malibu и point, обучаются с использованием Reinforcement Learning from Code Execution Feedback (RLCEF) – нового подхода к созданию моделей ИИ, повышающего производительность задач кодирования. poolside развертывается в среде пользователя, что позволяет безопасно и конфиденциально подключать его к данным и адаптировать решение к определенным потребностям: считывать пользовательские базы кода, документации и знаний для создания модели, которая идеальным образом подойдет для конкретных команд разработчиков и бизнеса.

Примеры использования
Обзор poolside в Amazon Bedrock
Доступные в Bedrock модели poolside постоянно изучают кодовую базу вашей команды, дорабатывают практики и документацию, а также безопасно настраиваются под нюансы проекта, что помогает разработчикам решать повседневные задачи с повышенной точностью и эффективностью. Узнайте о том, как модели poolside могут значительно повысить производительность, сократить время разработки и улучшить общее качество кода.
Версии модели
malibu (скоро)
Отлично подходит для решения сложных задач в области разработки программного обеспечения, таких как генерация кода, написание тестов, рефакторинг, документирование и многое другое.
Максимальное количество токенов: 100 000.
Языки: английский.
Поддержка точной настройки: да.
Поддерживаемые примеры использования: генерация кода, проблемы разработки программного обеспечения, генерация тестов, генерация документации, индивидуальная и точная разработка.
point (ожидается в скором времени)
Разработано для быстрого завершения кода с использованием расширенного контекстного распознавания для точного прогнозирования потребностей разработчиков.
Максимальное количество токенов: более 1 млн
Языки: английский.
Поддержка тонкой настройки: да.
Поддерживаемые примеры использования: быстрое завершение кода, контекстно-зависимые прогнозы, рекомендации по встроенным API, предотвращение синтаксических ошибок.