Los asistentes de codificación, impulsados por inteligencia artificial, están revolucionando el desarrollo de software para programadores experimentados y novatos. Estos copilotos tecnológicos sugieren, explican y depuran códigos, facilitando un enfoque más efectivo a las tareas complejas, reduciendo el trabajo repetitivo y acelerando la exploración de nuevas ideas.
Para los desarrolladores experimentados, estos asistentes brindan la ventaja de mantenerse concentrados y eficientes, mientras que para los nuevos programadores, como estudiantes y aficionados a la inteligencia artificial, representan una herramienta que acelera el aprendizaje mediante la descripción de diferentes enfoques de implementación y la explicación del funcionamiento del código.
Los asistentes de codificación pueden operar en entornos en la nube o localmente. Los basados en la nube ofrecen accesibilidad desde cualquier lugar, pero presentan limitaciones como la suscripción obligatoria y problemas de latencia. Por otro lado, los asistentes locales evitan estos inconvenientes, aunque requieren un hardware potente para funcionar correctamente. Aquí es donde las GPU NVIDIA GeForce RTX ofrecen la aceleración necesaria para optimizar el rendimiento local de estos asistentes.
La programación tradicional incluye tareas tediosas como la revisión de documentación, la investigación de ejemplos y la depuración de bugs, las cuales pueden consumir tiempo valioso. Los asistentes de codificación optimizan estos procesos, integrándose con entornos de desarrollo populares como Microsoft Visual Studio Code y JetBrains Pycharm, aliviando así la carga de tareas repetitivas y permitiendo un enfoque más creativo y estratégico.
Los asistentes en la nube, al requerir el envío de código a servidores externos, pueden ser más lentos y están sujetos a restricciones de uso. Además, el costo puede ser un obstáculo para estudiantes y equipos con presupuestos ajustados. Por su parte, los asistentes que operan localmente permiten un acceso gratuito y privado al código.
Entre las herramientas para gestionar estos asistentes localmente destacan Continue.dev, Tabby, OpenInterpreter, LM Studio y Ollama. Estas herramientas son compatibles con modelos de lenguaje que funcionan de manera óptima con GPUs GeForce RTX, acelerando el aprendizaje y la productividad en tareas de desarrollo.
Por ejemplo, Continue.dev, cuando se ejecuta en un PC con GeForce RTX y el modelo de lenguaje Gemma 12B Code, se convierte en un asistente educativo virtual. Ofrece orientación en lenguaje sencillo, explicaciones contextualizadas y mejoras sugeridas al código, manteniendo siempre la privacidad del mismo.
La capacidad de respuesta mejorada gracias a la aceleración por GPU permite que estos modelos, que son computacionalmente intensivos, funcionen de manera eficiente y rápida. Esto resulta especialmente útil para tareas que requieren alta interacción y procesamiento de datos extensos.
Para quienes inician su aventura en la programación, sobre todo estudiantes interesados en la inteligencia artificial generativa, las laptops con NVIDIA GeForce RTX Serie 50 ofrecen las tecnologías necesarias para acelerar tanto aplicaciones educativas como creativas y de entretenimiento, convirtiéndolas en una opción ideal para la temporada de regreso a clases.
NVIDIA también está organizando el Hackathon «Plug and Play: Project G-Assist Plug-In», donde los participantes pueden desarrollar complementos personalizados para un asistente de inteligencia artificial experimental, ofreciendo la oportunidad de ganar premios y demostrar el potencial de las PCs con IA RTX.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
