tabnine xcode
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このリポジトリは、TabNine 拡張機能に対する Xcode ユーザーの関心のレベルを測定するために使用されるプレースホルダーです。
これは、すべてのプログラミング言語に対応する高度な AI ベースのオートコンプリートである Xcode TabNine クライアントです。 TabNine は、 .gitignoreなどを読み取ることでプロジェクト全体のインデックスを作成し、どのファイルにインデックスを付けるかを決定します。
TabNine は Codota の一部です
Deep TabNine は、GitHub からの約 200 万ファイルでトレーニングされています。トレーニング中の TabNine の目標は、前のトークンを考慮して次のトークンを予測することです。この目標を達成するために、TabNine は動的型付け言語での型推論などの複雑な動作を学習します。
Deep TabNine は、従来のツールではアクセスが困難な微妙な手がかりを利用できます。例えば、
app.get_user()の戻り値の型は setter メソッドを持つオブジェクトであると想定され、 app.get_users()の戻り値の型はリストであると想定されます。
Deep TabNine は、Transformer ネットワーク アーキテクチャを使用する GPT-2 に基づいています。このアーキテクチャは、最初は自然言語処理の問題を解決するために開発されました。コードのモデリングと自然言語のモデリングは無関係なタスクのように見えるかもしれませんが、コードのモデリングでは、予期せぬ方法で英語を理解する必要があります。
TabNine は、コンピュータ上でローカルに実行するときにメモリ リソースを消費する必要があります。すべての PC にとって最適ではない遅延が発生する可能性があります。これを念頭に置いて、TabNine は TabNine Deep Cloud と呼ばれるクラウド ソリューションを開発しました。
プライバシーを懸念するユーザーは、コードを自分のマシンに保存しておくことを好むことを私たちは理解しています。この懸念に対処するために、私たちは次の措置を講じていますので、ご安心ください: 個人の開発者向けに、ラップトップ上で適度な遅延で実行できる、サイズを縮小したモデルに取り組んでいます。更新: TabNine Local をリリースしました。企業ユーザー向けに、モデルのライセンスを取得して独自のハードウェア上で実行するオプションを間もなく展開する予定です。コードベース内の固有のパターンとスタイルを理解するカスタム モデルをトレーニングすることもできます。これがあなたまたはあなたのチームに関連する可能性がある場合は、[email protected] まであなたのユースケースについて詳しくお聞きください。 TabNine Deep Cloud を有効にすると、コードの小さな部分が当社のサーバーに送信され、GPU アクセラレーションによる補完が提供されます。クエリを満たす目的以外に、データはいかなる形でも使用、保存、記録されることはありません。
TabNine Professional にサインアップすると、TabNine Deep Cloud を無料で有効にすることができます
ディープコンプリーションの詳細については、こちらをご覧ください。
TabNine はすべてのプログラミング言語で動作します。 TabNine を動作させるために設定は必要ありません。 TabNine は外部ソフトウェアを必要としません (ただし、外部ソフトウェアと統合することはできます)。 TabNine はコードを解析しないため、括弧の不一致が原因で動作が停止することはありません。
デフォルトでは、TabNine は更新のダウンロードと登録キーの検証のみを目的として Web リクエストを作成します。この場合、コードはどこにも送信されず、TabNine サーバーにも送信されません。 TabNine Deep Cloud をオプトインすると、深層学習モデルを活用した GPU アクセラレーションによる補完に TabNine のサーバーを使用できるようになります。クラウド サービスにコードを送信できない場合は、セルフホスト型オプションも提供します。 [email protected] までお問い合わせください。
ライセンスに関する注意: このリポジトリには、ソース コードとパッケージ化された TabNine バイナリが含まれています。 MIT ライセンスはソース コードにのみ適用され、バイナリには適用されません。バイナリには TabNine エンド ユーザー ライセンス契約が適用されます。
