GitLab 16.2 製品アップデートニュースレター #GitLab #GitLabjp
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製品アップデート
2023年7月22日にリリースされたGitLab 16.2の製品アップデートをお知らせします。同月に追加された110以上の新機能のうち、主なものを抜粋して紹介しています。この内容はGitLab社のリリースブログを要約したものです。
本リリースでは、AIの代表的な機能であるコードサジェスチョンの改善や、機械学習モデルに関する実験的な機能など、魅力的なアップデートがあります。お楽しみください。
機能追加
GitLab 16.2では、全く新しいリッチテキスト編集ができるようになりました!この新しい機能は、既存のMarkdown編集エクスペリエンスに代わるものとして、誰でも利用することができます。
画像参照の構文を覚えたり、長いテーブルを扱うことは、構文に比較的慣れている人にとっても億劫なことです。リッチテキストエディタは、"what you see is what you get"(見たままが得られる)編集エクスペリエンスを提供することで、このような障壁を取り除きます。
リッチテキストエディタは現在、すべてのイシュー、エピック、マージリクエストで利用可能です。近いうちに GitLab 全体でより多くの場所で使えるようにする予定です。進捗はこちらで確認できます。
ぜひ新しいリッチテキストエディタを使ってみて、このイシューへご感想をお寄せください。
詳細はこちらをご覧ください。(英語版)
Google AIによるGitLab Duoコードサジェスチョンの改善(SaaS)
GitLab コードサジェスチョンはGoogle Vertex AI Codey APIのData GovernanceとResponsible AIを通して実現されています。7月22日現在、コードサジェスチョンは現在開いているファイルに対して推論し、2,048トークンと8,192文字制限のコンテキストウィンドウを持っています。この制限には、カーソルの前後のコンテンツ、ファイル名、拡張子の種類が含まれます。Google Vertex AI code-geckoの詳細はこちらをご覧ください。
Google Vertex AI Codey APIsは以下を直接サポートしています: C++、C#、Go、Google SQL、Java、JavaScript、Kotlin、PHP、Python、Ruby、Rust、Scala、Swift、TypeScript。インフラファイルについては、以下をサポートしています: Google Cloud CLI、Kubernetes Resource Model (KRM)、Terraform。
私たちはコードサジェスチョンをより良くするために継続的に改善サイクルを重ねています。ぜひお試しいただき、フィードバックをお寄せください。
詳細はこちらをご覧ください。(英語版)
機械学習モデルの実験を追跡
データサイエンティストが機械学習(ML)モデルを作成する際、モデルのパフォーマンスを向上させるために、パラメータや構成を変えたり、フィーチャーエンジニアリングで実験を行います。データサイエンティストは、このメタデータと関連する成果物をすべて追跡し、後で実験を再現できるようにする必要があります。既存のソリューションは、この作業のために複雑なセットアップを必要としていました。
GitLabの機械学習モデルの実験追跡機能を使えば、データサイエンティストはパラメータ、メトリクス、成果物を直接GitLabに記録することができ、最もパフォーマンスの高いモデルに簡単にアクセスできるようになります。この機能は現在、実験的機能です。
詳細はこちらをご覧ください。(英語版)
詳細に関する動画はこちらをご覧ください。(英語版)
その他、便利な機能が追加
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