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

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 と Code Editor アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズできます。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 を使用している場合は、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 スペースでは、スペースにアップロードしたファイルを使用してローカルで Q Developer を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できます。

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。メインの作業エリアで [Amazon Q 機能] タブが開きます。

  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。これにより、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 とのチャットを行います。

      1. JupyterLab の左側のサイドバーで、[Jupyter AI チャット] アイコンをクリックします。[Amazon Q] パネルが開きます。

      2. [Amazon Q に質問する] 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。その後、[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することになります。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。

ファイルを使用して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. 必要な埋め込みモデルがスペースに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、デフォルトの埋め込みモデルである CodeSage :: codesage-small を使用している場合のみです。確認するには、次の手順を実行します。

    1. JupyterLab の左側のサイドバーで、[Jupyter AI チャット] アイコンをクリックします。[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クリックします。

    3. [埋め込みモデル] では、必要に応じて、[CodeSage :: codesage-small] を選択し、[変更を保存] をクリックします。

    4. ページの右上隅にある戻るアイコンをクリックします。

  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 [ファイルをアップロード] アイコンをクリックします。

  3. ファイルをアップロードしたら、[Amazon Q に質問する] チャットボックスに「/learn file path/」と入力します。file path/ は、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 パネルにチャットメッセージで確認が表示されます。

  4. Q Developer にファイルについて質問するには、チャットボックスに「/ask」と入力し、コマンドに続けて質問します。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。

/learn コマンドと /ask コマンドのオプションやサポートされている引数などの詳細については、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 でも同じコマンド構文がサポートされています。

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 にロードできます。Q Developer がコードの候補を表示する際、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候補が表示されます。また、[Amazon Q: チャット] 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

Code Editor スペースを開き、次の手順を実行します。

  1. Code Editor メニューで、[表示] を選択し、[Command Pallette] をクリックします。

  2. Command Pallet で、>Amazon Q: Select Customization の入力を開始し、フィルタリングされたコマンドリストが表示されたら、そのオプションを選択します。Command Pallet 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。これにより、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 とのチャットを行います。

      1. Code Editor の左側のサイドバーで、[Amazon Q] アイコンをクリックします。[Amazon Q: チャット] 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。

Amazon 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 Amazon Q Developer を使用する」を参照してください。