Cách sử dụng GitHub Copilot: Trường hợp sử dụng và thực tiễn tốt nhất

Dù bạn đang xử lý một dự án phức tạp hay một tác vụ lặp lại tốn thời gian, GitHub Copilot có thể giúp tinh gọn nỗ lực viết mã của bạn. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ khám phá cách GitHub Copilot hoạt động, các tính năng chính, và cách nó có thể nâng cao đáng kể năng suất cũng như hiệu quả lập trình của bạn. Hãy cùng bắt đầu. 

Bài viết Tìm hiểu GitHub là một tài nguyên tuyệt vời cho những ai hoàn toàn mới với GitHub, hãy cân nhắc đọc trước nếu đó là trường hợp của bạn.

GitHub Copilot là gì? 

GitHub Copilot là một trợ lý lập trình dựa trên AI mang tính đột phá do GitHub ra mắt vào năm 2021. Nó sử dụng mô hình Codex của OpenAI, là hậu duệ của các mô hình GPT được huấn luyện tập trung vào nhiều ngôn ngữ lập trình và bối cảnh mã khác nhau. Vì lý do này, GitHub Copilot được cho là có khả năng hơn ChatGPT cho các tác vụ viết mã. 

Điểm nổi bật nhất của GitHub Copilot là khả năng tích hợp liền mạch vào các môi trường phát triển phổ biến như Visual Studio Code. Bằng cách nhúng trực tiếp vào trình soạn thảo mã, GitHub Copilot hoạt động như một lập trình viên cặp đôi, cung cấp gợi ý theo thời gian thực, hoàn thành mã và khuyến nghị, tất cả những điều này chúng ta sẽ khám phá chi tiết.

Khám phá các tính năng của GitHub Copilot

GitHub Copilot có nhiều tính năng tuyệt vời giúp tiết kiệm thời gian. Dưới đây là danh sách những tính năng quan trọng nhất có thể tăng tốc vòng đời dự án khoa học dữ liệu của bạn. 

Giao diện chat ngay trong trình soạn thảo

GitHub Copilot tích hợp một giao diện chat giống ChatGPT trực tiếp vào IDE của bạn, loại bỏ nhu cầu phải chuyển qua lại giữa trình soạn thảo và các trang web bên ngoài để sửa mã.

Hãy xem ví dụ sau: Ở đây chúng ta yêu cầu GitHub Copilot tạo mã cần thiết để dịch văn bản từ tiếng Anh sang tiếng Ý bằng mô hình OpenAI.

Thanh bên GitHub Copilot trong IDE VS Code

GitHub Copilot cho giao diện dòng lệnh

Đối với những người làm việc trong terminal, GitHub Copilot trong CLI cung cấp một giao diện giống chat ngay trong dòng lệnh. Ở đây, chúng ta đã yêu cầu Github Copilot giải thích lệnh sudo apt-get. 

GitHub Copilot bên trong giao diện dòng lệnh

GitHub Copilot cho tài liệu

GitHub Copilot có thể cung cấp câu trả lời do AI tạo ra bằng cách truy xuất thông tin trực tiếp từ tài liệu, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức. 

GitHub Copilot cho Docs

Pull request được hỗ trợ bởi AI

Không có gì ngạc nhiên khi GitHub Copilot tích hợp với GitHub. GitHub Copilot cung cấp tính năng mô tả các thay đổi trong một kho lưu trữ GitHub và xem xét chúng cho một pull request. 

GIF dựa trên video lấy từ GitHub Next

Bắt đầu sử dụng GitHub Copilot

Sau khi đã khám phá các tính năng ấn tượng của GitHub Copilot, hãy tìm hiểu cách thiết lập và sử dụng nó trong Visual Studio Code. Để làm được điều này, trước tiên chúng ta cần xử lý hai việc quản trị: Cài đặt Visual Studio Code và đăng ký cũng như cài đặt GitHub Copilot.

Cài đặt Visual Studio Code

Chúng ta cài đặt VS Code bằng cách truy cập trang web Visual Studio Code và làm theo hướng dẫn. Trang web có kèm video hướng dẫn nếu bạn gặp khó khăn. 

Đang tải Visual Studio Code

Đăng ký GitHub và cài đặt GitHub Copilot

Để cài đặt GitHub Copilot, trước tiên chúng ta cần tạo một tài khoản GitHub. Nếu bạn muốn dùng thử GitHub Copilot mà không cam kết dài hạn, hãy cân nhắc chọn dùng thử miễn phí 30 ngày.

Đăng ký GitHub

Thiết lập GitHub Copilot với Visual Studio Code

Sau đó chúng ta vào Visual Studio Code và cài đặt hai tiện ích mở rộng từ marketplace: GitHub Copilot và GitHub Copilot Chat. Bạn chỉ cần nhấn nút “Install” và đăng nhập vào GitHub.

Thiết lập GitHub Copilot

Sử dụng GitHub Copilot trong Visual Studio Code

Để thử GitHub Copilot, chúng ta sẽ dùng bộ dữ liệu Seoul Bike Sharing, một trong số nhiều bộ dữ liệu được tuyển chọn qua DataLab. Mục tiêu của chúng ta là dự đoán số lượng xe đạp công cộng được thuê mỗi giờ trong hệ thống chia sẻ xe đạp của Seoul dựa trên thông tin thời tiết, như nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và các biến khác.

Sử dụng GitHub Copilot để nhập dữ liệu vào VS Code

Hãy bắt đầu bằng cách nhập một tệp CSV và xem năm hàng đầu tiên. GitHub Copilot bắt tay vào việc ngay bằng cách tự động điền gợi ý CSV. Chúng ta nhấn "Tab" để chấp nhận đề xuất của nó.

Nhập dữ liệu vào Github Copilot

Sử dụng GitHub Copilot để hiển thị biểu đồ

Bước tiếp theo, chúng ta chọn tạo một trực quan hóa. Một ma trận tương quan với heatmap là lựa chọn phù hợp để minh họa khả năng của GitHub Copilot. Chúng ta thấy rằng GitHub Copilot không chỉ viết mã cho ma trận tương quan mà còn hoàn thành câu của chúng ta khi đưa ra yêu cầu.

Viết mã cho biểu đồ trong Github Copilot

Ôi - chúng ta gặp lỗi vì chưa loại bỏ các biến phân loại khỏi ma trận tương quan, đây là lỗi thường gặp. Chúng ta có thể sửa lỗi này bằng cách thêm một chú thích và một đoạn mã mới. GitHub Copilot tìm đúng các cột cần loại bỏ, khắc phục lỗi.

Hiển thị biểu đồ trong Github Copilot

Sử dụng GitHub Copilot để chuẩn bị dữ liệu cho huấn luyện

Sau khi khám phá dữ liệu, đã đến lúc tiền xử lý trước khi huấn luyện mô hình. Cho bài tập này, chúng ta chọn hồi quy tuyến tính bình phương tối thiểu thông thường. Để làm điều đó, chúng ta cần mã hóa các biến phân loại bằng one-hot encoding.

Khi chúng ta gõ yêu cầu, GitHub Copilot đưa ra dự đoán và gợi ý mã. Thậm chí nó còn làm việc cùng chúng ta khi chúng ta phân vân về việc có nên đưa vào một biến hay không.

Chuẩn bị dữ liệu trong Github Copilot

GitHub Copilot hỗ trợ chúng ta tất cả các bước cần thiết trong quy trình làm việc, bao gồm chọn các biến độc lập, chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra, và làm sạch dữ liệu để sẵn sàng cho mô hình.

Tạo phân chia train / test trong Github Copilot

Sử dụng GitHub Copilot để đánh giá mô hình

Giai đoạn cuối của mini-project là huấn luyện và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính. GitHub Copilot giúp chúng ta tìm các thống kê của mô hình trên dữ liệu huấn luyện rồi đánh giá hiệu năng trên tập kiểm tra.

Huấn luyện mô hình trong Github Copilot

Đánh giá mô hình trong Github Copilot

Sai số bình phương trung bình cao hơn kỳ vọng, khiến chúng ta cân nhắc một mô hình khác. Chúng ta chuyển sang mô hình rừng ngẫu nhiên để kiểm tra đầu ra và thấy sai số thấp hơn nhiều so với trước. Nếu bạn muốn khám phá các mô hình này chi tiết hơn, hãy xem khóa học Nền tảng Machine Learning bằng Python của chúng tôi.

Xem thống kê mô hình trong Github Copilot

Tìm hiểu gói và giá của Github Copilot

Có ba gói GitHub Copilot khác nhau tùy theo nhu cầu của bạn.

• Copilot Individual là gói rẻ nhất. Nó cho phép bạn sử dụng GitHub Copilot trong IDE hoặc trên dòng lệnh. Miễn phí cho sinh viên và giáo viên. Tất cả tính năng được đề cập trong hướng dẫn của chúng tôi đều có trong gói này.
• Copilot Business là gói đăng ký phù hợp cho mục đích doanh nghiệp. Nó cho phép truy cập các dịch vụ của GitHub Copilot với tư cách thành viên của tổ chức.
• Copilot Enterprise là gói đầy đủ nhất cho các tài khoản doanh nghiệp lớn cần tùy chỉnh bổ sung. 
  
  

Cấu trúc giá của Github Copilot

Các lựa chọn thay thế GitHub Copilot

Giờ hãy khám phá một số lựa chọn thay thế đáng chú ý cho GitHub Copilot. Ba công ty dưới đây đều đi đầu trong làn sóng AI tạo sinh và cung cấp giải pháp tạo sinh để hỗ trợ tạo mã. 

IDE DataLab

• DataLab: DataLab của chính DataCamp là một notebook hỗ trợ AI. Chỉ cần gắn nguồn dữ liệu, hỏi AI điều bạn cần và nhận insight. Các notebook cần thiết đã được cài đặt sẵn. DataLab phù hợp cho người mới muốn học cũng như các chuyên gia kinh doanh cần tận dụng AI để tạo bài thuyết trình thuyết phục cho người ra quyết định. 
• TabNine: TabNine là một lựa chọn thay thế cũng cung cấp tính năng hoàn thành mã bằng AI và tác nhân chat AI, hoạt động với nhiều IDE phổ biến.
• SonarQube: SonarQube hướng tới phát triển phần mềm. Với SonarQube, nhà phát triển sẽ tải dữ liệu lên và dùng SonarQube để nhận mã được hỗ trợ AI và đảm bảo chất lượng.

Bạn muốn nhận chứng chỉ GitHub? Hãy xem hướng dẫn toàn diện của chúng tôi về các chứng chỉ GitHub!

Kết luận

Chúng ta vừa hoàn thành một dự án khoa học dữ liệu trọn vẹn chỉ trong vài phút bằng GitHub Copilot. Công cụ này chứng tỏ là tài sản hữu ích để tăng tốc mọi khía cạnh của quy trình khoa học dữ liệu, từ hiển thị biểu đồ đến xây dựng mô hình với quy trình train/test.

Nếu bạn thấy hướng dẫn này hữu ích và muốn bắt đầu với GitHub Copilot, chúng tôi khuyến nghị video Lập trình cặp đôi với GitHub Copilot của DataCamp. Một khóa học khác, Các khái niệm về GitHub, sẽ là khóa học đồng hành tuyệt vời, đặc biệt nếu bạn còn chưa tự tin về GitHub.

Cảm ơn bạn đã đọc!