Codium-ai PR-Agent 本地部署与使用指南

Codium-ai PR-Agent 本地部署与使用指南

pr-agent 🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More! 💻🔍 pr-agent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pr-agent

前言

Codium-ai PR-Agent 是一款基于人工智能的代码审查助手,能够帮助开发团队自动化处理 Pull Request 的审查工作。本文将详细介绍如何在本地环境中部署和使用 PR-Agent,包括 Docker 方式、pip 包安装以及源码运行三种方法。

准备工作

在开始部署前,您需要准备以下两个关键凭证:

  1. OpenAI API 密钥:需要具备 GPT-4 或 gpt-3.5-turbo 模型的访问权限。如果您希望使用其他语言模型,也可以准备相应平台的 API 密钥。

  2. Git 平台个人访问令牌:根据您使用的 Git 平台(GitHub、GitLab、BitBucket 或 Gitea),需要生成具有仓库访问权限的个人访问令牌。

使用 Docker 运行 PR-Agent

Docker 是最简单快捷的部署方式,适合大多数用户。以下是针对不同 Git 平台的运行命令示例:

GitHub 平台

docker run --rm -it \
  -e OPENAI.KEY=<您的OpenAI密钥> \
  -e GITHUB.USER_TOKEN=<您的GitHub令牌> \
  codiumai/pr-agent:latest \
  --pr_url <PR链接> review

如果是企业版 GitHub,需要额外指定 API 地址:

-e GITHUB.BASE_URL=https://github.mycompany.com/api/v3

GitLab 平台

docker run --rm -it \
  -e OPENAI.KEY=<您的OpenAI密钥> \
  -e CONFIG.GIT_PROVIDER=gitlab \
  -e GITLAB.PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<您的GitLab令牌> \
  codiumai/pr-agent:latest \
  --pr_url <PR链接> review

自托管 GitLab 实例需要指定 URL:

-e GITLAB.URL=<您的GitLab实例地址>

环境变量配置文件

为了简化配置,您可以创建一个 .env 文件:

CONFIG__GIT_PROVIDER="gitlab"
GITLAB__URL="<您的URL>"
GITLAB__PERSONAL_ACCESS_TOKEN="<您的令牌>"
OPENAI__KEY="<您的密钥>"

然后通过以下命令运行:

docker run --rm -it --env-file .env codiumai/pr-agent:latest <工具> <工具参数>

使用 pip 包安装

对于 Python 开发者,可以通过 pip 直接安装 PR-Agent:

pip install pr-agent

安装后,可以通过以下 Python 脚本使用:

from pr_agent import cli
from pr_agent.config_loader import get_settings

def main():
    # 配置参数
    provider = "github"  # 可选: github/gitlab/bitbucket/azure_devops
    user_token = "您的Git令牌"
    openai_key = "您的OpenAI密钥"
    pr_url = "PR链接"
    command = "/review"  # 支持/review, /describe, /ask等命令

    # 设置配置
    get_settings().set("CONFIG.git_provider", provider)
    get_settings().set("openai.key", openai_key)
    get_settings().set("github.user_token", user_token)

    # 执行命令
    cli.run_command(pr_url, command)

if __name__ == '__main__':
    main()

从源码运行

对于需要自定义开发的用户,可以从源码运行:

  1. 克隆仓库并安装依赖:
git clone <仓库地址>
cd pr-agent
pip install -e .
  1. 配置密钥文件:
cp pr_agent/settings/.secrets_template.toml pr_agent/settings/.secrets.toml
chmod 600 pr_agent/settings/.secrets.toml
# 编辑.secrets.toml文件
  1. 运行各种命令:
python3 -m pr_agent.cli --pr_url <PR链接> review
python3 -m pr_agent.cli --pr_url <PR链接> ask "您的问题"
python3 -m pr_agent.cli --pr_url <PR链接> describe

常见问题解决

  1. Docker 运行错误:大多数情况下是由于 API 密钥或令牌配置错误导致。请仔细检查:

    • OpenAI API 密钥是否正确
    • Git 平台令牌是否具有足够权限
    • 如果是企业版,URL 配置是否正确
  2. Rust 相关错误:在从源码安装时,如果遇到 Rust 相关错误,需要先安装 Rust 工具链。

  3. 模型切换问题:如果需要使用 Azure OpenAI 或其他语言模型,需要额外配置相关参数。

总结

Codium-ai PR-Agent 提供了多种灵活的部署方式,无论是通过 Docker 快速体验,还是通过 pip 包集成到现有 Python 项目,亦或是从源码进行二次开发,都能满足不同用户的需求。通过本文的指导,您应该能够顺利地在本地环境中部署和使用这款强大的代码审查助手。

pr-agent 🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More! 💻🔍 pr-agent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pr-agent

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”,是一个机器学习相关的工程,专注于利用高级综合(HLS)技术将针对MNIST数据集设计的神经网络(nnet)实现在Zynq 7020 FPGA平台上,以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件,如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码(Verilog或VHDL)及配置文件等,用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点:MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集;HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言;Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA,融合了ARM处理器可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件,它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境,其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下:首先,对MNIST数据集进行预处理,如归一化、降维等,使其适配神经网络模型输入;其次,构建适用于手写数字识别的神经网络模型,例如卷积神经网络(CNN)或全连接网络(FCN);接着,运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述,并优化性能资源利用率;然后,在Vivado环境中,将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分,进行时序分析综合优化;此外,由于Zynq是SoC,包含处理器系统,还需编写控制软件来管理调度FPGA上的硬件加速器,可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用;之后,
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