https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/517116/

• Блог компании Microsoft
• Python
• Visual Studio
• Microsoft Azure
• Машинное обучение

С тех пор, как первая модель завершения кода IntelliCode была представлена в Visual Studio и Visual Studio Code в 2018 году, она стала важным помощником по кодингу для миллионов разработчиков по всему миру. В последние два года мы постоянно работали над тем, чтобы адаптировать IntelliCode для большего количества языков программирования, а в то же время изучали способы повышения точности и покрытия модели, чтобы обеспечить еще большее удовлетворение пользователей. Одним из наших основных исследовательских усилий было привнести последние достижения в области глубокого обучения для моделирования естественного языка в моделирование языков программирования. После использования таких технологий, как машинное обучение Azure и среда выполнения ONNX, мы успешно реализовали первую модель глубокого обучения для всех пользователей IntelliCode Python в Visual Studio Code.

Исследовательский путь

Путешествие началось с исследования в области применения методов языкового моделирования в обработке естественного языка для изучения кода Python. Мы сосредоточились на текущем сценарии завершения IntelliCode, как показано на рисунке ниже.



Основная задача — найти наиболее вероятный фрагмент (member) типа с учетом фрагмента кода, предшествующего вызову фрагмента (member-а). Другими словами, учитывая исходный фрагмент кода C, словарь V и набор всех возможных методов M ⊂ V, мы хотели бы определить:


Чтобы найти этот фрагмент, нам нужно построить модель, способную предсказывать вероятность доступных фрагментов.

Предыдущие современные подходы на основе рекуррентных нейронных сетей (RNN) использовали только последовательную природу исходного кода, пытаясь передать методы естественного языка без использования уникальных характеристик синтаксиса языка программирования и семантики кода. Природа проблемы завершения кода сделала многообещающим кандидатом на использование сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM). Во время подготовки данных для обучения модели мы использовали частичное абстрактное синтаксическое дерево (AST), соответствующее фрагментам кода, содержащим выражения доступа к фрагментам (member) и вызовы функций модуля, с целью захвата семантики, переносимой удаленным кодом.

Обучение глубоких нейронных сетей — это ресурсоемкая задача, требующая высокопроизводительных вычислительных кластеров. Мы использовали распределенную структуру обучения с параллельными данными Horovod с оптимизатором Adam, сохраняя копию всей нейронной модели на каждом воркере, обрабатывая разные мини-пакеты обучающего набора данных параллельно. Мы использовали машинное обучение Azure для обучения моделей и настройки гиперпараметров, поскольку его кластерная служба графического процессора по требованию упростила масштабирование нашего обучения по мере необходимости, а также помогла подготовить и управлять кластерами виртуальных машин, планировать задания, собирать результаты и обрабатывать неудачи. В таблице показаны модели архитектуры, которые мы опробовали, а также их соответствующая точность и размер модели.


Мы выбрали производство с прогнозируемым внедрением из-за меньшего размера модели и повышения точности модели на 20% по сравнению с предыдущей производственной моделью во время автономной оценки модели; размер модели имеет решающее значение для развертывания в продакшене.

Архитектура модели показана на рисунке ниже:


Чтобы развернуть модель LSTM в проде, нам пришлось улучшить скорость вывода модели и объем памяти, чтобы удовлетворить требованиям завершения кода во время редактирования. Наш бюджет памяти составлял около 50 МБ, и нам нужно было поддерживать среднюю скорость вывода менее 50 миллисекунд. Модель IntelliCode LSTM была обучена с помощью TensorFlow, и мы выбрали ONNX Runtime для вывода, чтобы получить максимальную производительность. ONNX Runtime работает с популярными платформами глубокого обучения и упрощает интеграцию в различные обслуживающие среды, предоставляя API-интерфейсы, охватывающие множество языков, включая Python, C, C++, C#, Java и JavaScript — мы использовали API-интерфейсы C#, совместимые с .NET Core, чтобы интегрировать в Microsoft Python Language Server.

Квантование — это эффективный подход для уменьшения размера модели и повышения производительности, если допустимо падение точности, вызванное приближением чисел с малой разрядностью. С квантованием INT8 после обучения, обеспечиваемым ONNX Runtime, результирующее улучшение было значительным: объем памяти и время вывода были сокращены примерно до четверти предварительно квантованных значений по сравнению с исходной моделью с приемлемым сокращением на 3% точность модели. Вы можете найти подробную информацию о дизайне архитектуры модели, настройке гиперпараметров, точности и производительности в исследовательской статье, которую мы опубликовали на конференции KDD 2019.

Последним этапом выпуска в продакшн было проведение онлайн-экспериментов A/B, сравнивающих новую модель LSTM и предыдущую рабочую модель. Результаты онлайн-экспериментов A/B в таблице ниже показали примерно 25% улучшение точности рекомендаций первого уровня (точность первого рекомендованного элемента завершения в списке завершения) и 17% улучшение среднего обратного ранга (MRR), что убедило нас, что новая модель LSTM значительно лучше предыдущей модели.

Разработчики Python: попробуйте дополнения IntelliCode и отправьте нам свой отзыв!

Благодаря большим усилиям команды мы завершили поэтапное развертывание первой модели глубокого обучения для всех пользователей IntelliCode Python в Visual Studio Code. В последней версии расширения IntelliCode для Visual Studio Code мы также интегрировали среду выполнения ONNX и модель LSTM для работы с новым расширением Pylance, которое полностью написано на TypeScript. Если вы разработчик Python, установите расширение IntelliCode и поделитесь с нами своим мнением.