AI エンジニアに適した PyCharm
AI エンジニアに適した PyCharm
PyCharm の AI Toolkit には、AI エンジニアに必要なすべてがネイティブに組み込まれています。
AI システムのビルド、実験、デバッグ、ファインチューニング、評価、デプロイまで、すべてが PyCharm 内で完結します。
AI Toolkit の機能
AI Playground
システムのプロンプトとモデルの動作を実験できます。創造性やランダム性などのパラメーターを調整し、複数の構成をプロジェクトに統合する前に並べて比較できます。
次の中から選択可能です。
- JetBrains AI サブスクリプション（実験的）に含まれるモデル
- API キーを使用してアクセス可能なカスタムプロバイダー: OpenAI、Gemini、Anthropic、Mistral
- ローカルで動作するモデル: Ollama
AI Agents Debugger
エージェントベースの AI システムのデバッグ、検査、最適化を IDE 内部でシームレスに完結できます。エージェントの決定、アクション、ワークフローを可視化し、それらを効率よく改良できます。
AI Agents Debugger はエージェンティックシステムのブラックボックスをなくし、各エージェントノードの思考プロセス、メタデータ、入力、および出力を明らかにします。
AI Toolkit のロードマップ
PyCharm の AI 開発ツール一式の方向性を決めるため、フィードバックを共有してください。
評価
手動テストを連続的なインサイトに変えます。開発中に評価データを取り込み、一回限りのテストを構造化された反復可能なベンチマークに変換します。
ファインチューニング
ユーザー独自のデータを使用し、カスタムバージョンのオープンソース基盤モデルを作成します。特定のタスクやドメインに対するモデルの精度、関連性、アライメントを改善します。
プロトタイピングとデプロイ
ツールの切り替えやコードの書き直しを行わず、プロトタイプを共有可能なアプリに変換します。エージェント、パイプライン、AI を活用したアプリを PyCharm から直接デプロイします。
データ収集
デプロイされた AI システムからログ、ユーザーフィードバック、実際のインタラクションを収集します。それを使用して AI のワークフローを改善するか、ファインチューニング用のデータセットを準備します。
