Amazon SageMaker Studio アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズする - Amazon SageMaker AI
JupyterLab でカスタマイズするCode Editor で をカスタマイズする

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Amazon SageMaker Studio アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズする

Amazon SageMaker Studio の JupyterLab およびコードエディタアプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズできます。 Amazon SageMaker Q Developer をカスタマイズすると、コードベースの例に基づいて提案と回答が提供されます。Amazon Q Developer Pro を使用する場合は、そのサービスで作成したカスタマイズをロードできます。

JupyterLab でカスタマイズする

JupyterLab では、Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズをロードできます。または、JupyterLab スペースで、スペースにアップロードしたファイルを使用して Q Developer をローカルでカスタマイズできます。

Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズを使用するには

カスタマイズをロードすると、Q Developer はカスタマイズの作成に使用したコードベースに基づいて提案を提供します。また、Amazon Q パネルでチャットを使用する場合は、カスタマイズを操作します。

カスタマイズの設定の詳細については、Amazon Q Developer ユーザーガイドの「提案のカスタマイズ」を参照してください。

カスタマイズをロードするには

JupyterLab スペースを開き、次の手順を実行します。

  1. JupyterLab の下部にあるステータスバーで、Amazon Q を選択します。 メニューが開きます。

  2. メニューで、その他の機能を選択します。Amazon Q 機能タブがメインワークエリアで開きます。

  3. Amazon Q 機能タブのカスタマイズの選択で、Q Developer のカスタマイズを選択します。

  4. 次のいずれかの方法でカスタマイズを操作します。

    • ノートブックを作成し、その中にコードを記述します。このように、Q Developer はカスタマイズに基づいてカスタマイズされたインライン提案を自動的に提供します。

    • 以下の手順に従って、Amazon Q パネルで Q Developer とチャットします。

      1. JupyterLab の左側のサイドバーで、Jupyter AI Chat アイコンを選択します。Amazon Q パネルが開きます。

      2. Ask Amazon Q チャットボックスを使用してカスタマイズを操作します。

JupyterLab スペース内のファイルを使用して Amazon Q Developer をカスタマイズするには

JupyterLab では、スペースにアップロードするファイルを使用して Q Developer をカスタマイズできます。次に、Amazon Q パネルのチャットで、 コマンドを使用してそれらのファイルについて Q Developer に質問できます。

スペース内のファイルを使用して Q Developer をカスタマイズする場合、カスタマイズはスペース内にのみ存在します。他のスペースや Amazon Q Developer コンソールなど、他の場所でカスタマイズをロードすることはできません。

Amazon Q Developer Pro または Amazon Q Developer を無料利用枠で使用する場合は、JupyterLab のファイルを使用して Q Developer をカスタマイズできます。

ファイルで をカスタマイズするには

JupyterLab スペースを開き、次の手順を実行します。

  1. スペースが必要な埋め込みモデルで設定されているかどうかを確認します。JupyterLab で Q Developer をカスタマイズできるのは、CodeSage :: codesage-small であるデフォルトの埋め込みモデルを使用する場合のみです。確認するには、以下を実行します。

    1. JupyterLab の左側のサイドバーで、Jupyter AI Chat アイコンを選択します。Amazon Q パネルが開きます。

    2. パネルの右上隅にある設定アイコンを選択します。

    3. モデルを埋め込むには、必要に応じて CodeSage :: codeage-small を選択し、変更の保存を選択します。

    4. パネルの右上隅で、背面アイコンを選択します。

  2. Q Developer をカスタマイズするファイルをアップロードするには、ファイルブラウザパネルでファイルのアップロードアイコンを選択します。

  3. ファイルをアップロードしたら、「Amazon Q チャットを依頼する」ボックスに「」と入力します/learn file path/。ファイルパス/ を JupyterLab スペース内のファイルへのパスに置き換えます。Amazon Q がファイルの処理を完了すると、Amazon Q パネルのチャットメッセージで確認されます。

  4. ファイルについて Q Developer に質問するには、/askチャットボックスに「」と入力し、質問とともに コマンドに従います。Amazon Q はファイルに基づいて回答を生成し、チャットで応答します。

オプションやサポートされている引数など、 /learnおよび /ask コマンドの詳細については、Jupyter AI ユーザードキュメントの「ローカルデータについて学ぶ」を参照してください。このページでは、Jupyternaut AI チャットボットで コマンドを使用する方法について説明します。Amazon SageMaker Studio の JupyterLab は、同じコマンド構文をサポートしています。

Code Editor で をカスタマイズする

Amazon Q Developer Pro でカスタマイズを作成した場合は、Code Editor でロードできます。次に、Q Developer がコードの提案を提供すると、カスタマイズの作成に使用したコードベースに基づきます。また、Amazon Q: Chat パネルでチャットを使用する場合は、カスタマイズを操作します。

Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズを使用するには

Code Editor スペースを開き、次の手順を実行します。

  1. コードエディタメニューで、表示を選択し、コマンドパレットを選択します。

  2. コマンドパレットで、 の入力を開始し>Amazon Q: Select Customization、表示されたときにフィルタリングされたコマンドのリストでそのオプションを選択します。コマンドパレットには、Q Developer のカスタマイズが表示されます。

  3. カスタマイズを選択します。

  4. 次のいずれかの方法でカスタマイズを操作します。

    • Python ファイルまたは Jupyter Notebook を作成し、そこにコードを記述します。このように、Q Developer はカスタマイズに基づいてカスタマイズされたインライン提案を自動的に提供します。

    • 以下の手順に従って、Amazon Q パネルで Q Developer とチャットします。

      1. Code Editor の左側のサイドバーで、Amazon Q アイコンを選択します。Amazon Q: Chat パネルが開きます。

      2. チャットボックスを使用してカスタマイズを操作します。

Q Developer の機能の詳細については、「Amazon Q Developer ユーザーガイド」の「IDE での Amazon Q Developer の使用」を参照してください。