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Microsoft Phi-3 패밀리로 Visual Studio Code GitHub Copilot Chat 직접 구축하기

GitHub Copilot Chat에서 워크스페이스 에이전트를 사용해 본 적이 있나요? 팀의 코드 에이전트를 직접 구축해보고 싶으신가요? 이 실습은 오픈 소스 모델을 결합하여 엔터프라이즈 수준의 코드 비즈니스 에이전트를 구축하는 것을 목표로 합니다.

기본

Microsoft Phi-3를 선택하는 이유

Phi-3는 텍스트 생성, 대화 완성 및 코드 생성에 필요한 다양한 학습 파라미터를 기반으로 하는 phi-3-mini, phi-3-small, phi-3-medium을 포함한 패밀리 시리즈입니다. Vision 기반의 phi-3-vision도 있습니다. 이는 오프라인 생성 AI 솔루션을 만들고자 하는 기업 또는 다양한 팀에 적합합니다.

추천 링크: https://github.com/microsoft/PhiCookBook/blob/main/md/01.Introduction/01/01.PhiFamily.md

Microsoft GitHub Copilot Chat

GitHub Copilot Chat 확장은 VS Code 내에서 GitHub Copilot과 상호작용하고 코딩 관련 질문에 대한 답변을 받을 수 있는 채팅 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 문서를 탐색하거나 온라인 포럼을 검색할 필요가 없습니다.

Copilot Chat은 구문 강조, 들여쓰기 및 기타 포맷팅 기능을 사용하여 생성된 응답을 명확하게 전달합니다. 사용자의 질문 유형에 따라 응답에는 Copilot이 응답 생성 시 참조한 소스 코드 파일이나 문서와 같은 컨텍스트 링크, 또는 VS Code 기능에 액세스할 수 있는 버튼이 포함될 수 있습니다.

  • Copilot Chat은 개발자의 작업 흐름에 통합되어 필요한 곳에서 지원을 제공합니다:

  • 에디터 또는 터미널에서 직접 인라인 채팅을 시작하여 코딩 중 도움을 받을 수 있습니다.

  • Chat 뷰를 사용하여 언제든지 AI 어시스턴트를 활용할 수 있습니다.

  • 빠른 질문을 하고 작업으로 돌아갈 수 있는 Quick Chat을 실행하세요.

GitHub Copilot Chat은 다음과 같은 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다:

  • 문제를 가장 잘 해결하는 방법에 대한 코딩 질문에 답변

  • 다른 사람의 코드를 설명하고 개선 사항 제안

  • 코드 수정 제안

  • 유닛 테스트 케이스 생성

  • 코드 문서화 생성

추천 링크: https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-chat

Microsoft GitHub Copilot Chat @workspace

Copilot Chat에서 @workspace를 참조하면 전체 코드베이스에 대한 질문을 할 수 있습니다. Copilot은 질문에 따라 관련 파일과 기호를 지능적으로 검색하여 링크와 코드 예제로 응답에 참조합니다.

@workspace는 개발자가 VS Code에서 코드베이스를 탐색할 때 사용하는 동일한 소스를 검색합니다:

  • .gitignore 파일에 의해 무시된 파일을 제외한 워크스페이스 내 모든 파일

  • 중첩된 폴더 및 파일 이름이 포함된 디렉토리 구조

  • 워크스페이스가 GitHub 저장소이고 코드 검색에 의해 인덱싱된 경우 GitHub의 코드 검색 인덱스

  • 워크스페이스 내의 기호와 정의

  • 활성 에디터에서 선택된 텍스트 또는 보이는 텍스트

참고: .gitignore는 무시된 파일을 열거나 해당 파일 내에서 텍스트를 선택한 경우 우회됩니다.

추천 링크: https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-chat

이 실습에 대해 알아보기

GitHub Copilot은 기업의 프로그래밍 효율성을 크게 향상시켰으며, 모든 기업은 GitHub Copilot의 관련 기능을 맞춤화하기를 희망합니다. 많은 기업은 자체 비즈니스 시나리오와 오픈 소스 모델을 기반으로 GitHub Copilot과 유사한 Extensions를 맞춤화했습니다. 기업에게 맞춤화된 Extensions는 더 쉽게 제어할 수 있지만, 이는 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다. 결국 GitHub Copilot은 일반적인 시나리오와 전문성을 다루는 데 더 강력한 기능을 제공합니다. 경험을 일관되게 유지하면서 기업의 자체 Extension을 맞춤화할 수 있다면 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. GitHub Copilot Chat은 기업이 Chat 경험을 확장할 수 있는 관련 API를 제공합니다. 일관된 경험을 유지하면서 맞춤화된 기능을 갖추는 것이 더 나은 사용자 경험입니다.

이 실습에서는 주로 Phi-3 모델을 사용하여 로컬 NPU 및 Azure 하이브리드와 결합하여 GitHub Copilot Chat에서 사용자 지정 에이전트를 구축합니다 @PHI3. 이를 통해 기업 개발자가 코드 생성 (@PHI3 /gen) 및 이미지를 기반으로 코드 생성 ***(@PHI3 /img)***을 완료할 수 있도록 지원합니다.

PHI3

참고:

이 실습은 현재 Intel CPU와 Apple Silicon의 AIPC에서 구현되었습니다. Qualcomm 버전의 NPU를 계속 업데이트할 예정입니다.

실습

이름 설명 AIPC Apple
Lab0 - 설치(✅) 관련 환경 및 설치 도구 구성 및 설치 Go Go
Lab1 - Phi-3-mini와 함께 Prompt flow 실행(✅) AIPC / Apple Silicon과 결합하여 로컬 NPU를 사용해 Phi-3-mini를 통해 코드 생성 수행 Go Go
Lab2 - Azure Machine Learning Service에서 Phi-3-vision 배포(✅) Azure Machine Learning Service의 Model Catalog - Phi-3-vision 이미지를 배포하여 코드 생성 수행 Go Go
Lab3 - GitHub Copilot Chat에서 @phi-3 에이전트 생성(✅) GitHub Copilot Chat에서 사용자 지정 Phi-3 에이전트를 생성하여 코드 생성, 그래프 생성 코드, RAG 등을 완료 Go Go
샘플 코드 (✅) 샘플 코드 다운로드 Go Go

리소스

  1. Phi-3 Cookbook https://github.com/microsoft/Phi-3CookBook

  2. GitHub Copilot에 대해 더 알아보기 https://learn.microsoft.com/training/paths/copilot/

  3. GitHub Copilot Chat에 대해 더 알아보기 https://learn.microsoft.com/training/paths/accelerate-app-development-using-github-copilot/

  4. GitHub Copilot Chat API에 대해 더 알아보기 https://code.visualstudio.com/api/extension-guides/chat

  5. Azure AI Foundry에 대해 더 알아보기 https://learn.microsoft.com/training/paths/create-custom-copilots-ai-studio/

  6. Azure AI Foundry의 Model Catalog에 대해 더 알아보기 https://learn.microsoft.com/azure/ai-studio/how-to/model-catalog-overview

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원문은 해당 언어로 작성된 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역을 사용함으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.