Auto DevOps | Гитлаб
- Функции Auto DevOps
- Сравнение с платформами приложений и PaaS
- Начало работы с Auto DevOps
- Включить или отключить Auto DevOps
- На уровне проекта
- На уровне группы
- На уровне экземпляра
- Развернуть приложение в облачном провайдере
- Установка приложений через прокси-сервер
- Устранение неполадок
История версий
- Представлено в GitLab 11.0.
- Поддержка агента GitLab появилась в GitLab 14.5.
GitLab Auto DevOps — это набор предварительно настроенных функций и интеграций. которые работают вместе для поддержки вашего процесса доставки программного обеспечения.
Auto DevOps определяет ваш язык программирования и использует шаблоны CI/CD для создания и запуска конвейеров по умолчанию для сборки и тестирования вашего приложения. Затем вы можете настроить развертывания для развертывания ваших приложений в промежуточной среде.
Вы можете использовать настройки по умолчанию, чтобы быстро отправлять приложения, а затем повторять и настраивать их позже.
Вы также можете управлять Auto DevOps с помощью API.
Чтобы познакомиться с Auto DevOps, посмотрите Auto DevOps в GitLab 11.0.
Функции Auto DevOps
Auto DevOps поддерживает разработку на каждом этапе DevOps.
Этап Функция Auto DevOps Сборка Автоматическая сборка Build Auto Dependency Scanning Test Auto Test Test Auto Browser Performance Testing Test Auto Code Intelligence Test Auto Code Quality Тест Автоматическое сканирование контейнеров Тест Автоматическое соответствие лицензии Развертывание Auto Review Apps Deploy Auto Deploy монитор Auto Monitoring Auto Monitoring Dynamic Application Seature Seature Seature) (DAST) DISTER SEARITION (DAST) DISTEN DINESIN (SAST) Безопасность Автоматическое обнаружение секретов Сравнение с платформами приложений и PaaS
Auto DevOps предоставляет функции, часто включаемые в приложение платформе или в платформе как услуга (PaaS).
Вдохновленный Heroku, Auto DevOps выходит за его рамки несколькими способами:
- Auto DevOps работает с любым кластером Kubernetes.
- Дополнительная плата не взимается.
- Вы можете использовать кластер, размещенный самостоятельно или в любом общедоступном облаке.
- Auto DevOps предлагает поэтапный переход. Если вам нужно настроить, начните с изменения шаблонов и развивайтесь оттуда.
Начало работы с Auto DevOps
Чтобы начать работу, вам нужно только включить Auto DevOps. Этого достаточно, чтобы запустить конвейер Auto DevOps для создания и протестируйте свое приложение.
Если вы хотите создать, протестировать и развернуть свое приложение:
- Просмотрите требования для развертывания.
- Включите Auto DevOps.
- Разверните свое приложение у облачного провайдера.
Включить или отключить Auto DevOps
История версий
- Представленный в GitLab 11.
3, Auto DevOps включен по умолчанию.
- Представленный в GitLab 12.7, Auto DevOps запускает конвейеры автоматически, только если существует файл
Dockerfile
или соответствующий пакет сборки.
В зависимости от типа вашего экземпляра вы можете включить или отключить Auto DevOps в следующие уровни:
Тип экземпляра Проект Группа Instance (Admin Area) GitLab SaaS Yes Yes No GitLab self-managed Yes Yes Yes Before enabling Auto DevOps, consider подготовка его к развертыванию. Если вы этого не сделаете, Auto DevOps может создать и протестировать ваше приложение, но не могу его развернуть.
На уровне проекта
Чтобы использовать Auto DevOps для отдельных проектов, вы можете включить его в на проектной основе.
Если вы собираетесь использовать его для большего количества проектов, вы можете включить его для группы или пример. Это может сэкономить вам время включение его в каждом проекте.
Предварительные требования:
- У вас должна быть как минимум роль Сопровождающего проекта.
- Убедитесь, что в вашем проекте нет файла
.gitlab-ci.yml
. Если он присутствует, ваша конфигурация CI/CD занимает приоритет перед конвейером Auto DevOps.
Чтобы включить Auto DevOps для проекта:
- На верхней панели выберите Главное меню > Проекты и найдите свой проект.
- На левой боковой панели выберите Настройки > CI/CD .
- Расширить Auto DevOps .
- Установите флажок По умолчанию для конвейера Auto DevOps .
- Необязательно, но рекомендуется. Добавьте базовый домен.
- Необязательно, но рекомендуется. Выберите стратегию развертывания.
- Выберите Сохранить изменения .
GitLab запускает конвейер Auto DevOps в ветке по умолчанию.
Чтобы отключить его, выполните тот же процесс и очистите Флажок по умолчанию для конвейера Auto DevOps .
На групповом уровне
Представлено в GitLab 11.10.
При включении Auto DevOps на уровне группы подгруппы и проекты в этой группе наследуют конфигурацию. Вы можете сэкономить время, включение Auto DevOps для группы вместо его включения для каждого подгруппа или проект.
При включении для группы вы все равно можете отключить Auto DevOps для подгрупп и проектов, где вы не хотите его использовать.
Предварительные требования:
- У вас должна быть роль владельца группы.
Чтобы включить Auto DevOps для группы:
- На верхней панели выберите Главное меню > Группы и найдите свою группу.
- На левой боковой панели выберите Настройки > CI/CD .
- Расширить Auto DevOps .
- Установите флажок По умолчанию для конвейера Auto DevOps .
- Выберите Сохранить изменения .
Чтобы отключить Auto DevOps на уровне группы, выполните тот же процесс и снимите флажок По умолчанию для конвейера Auto DevOps
.После включения Auto DevOps на уровне группы вы можете активировать Конвейер Auto DevOps для любого проекта, принадлежащего этой группе:
- На верхней панели выберите Главное меню > Проекты и найдите свой проект.
- Убедитесь, что проект не содержит файл
.gitlab-ci.yml
. - На левой боковой панели выберите CI/CD > Pipelines .
- Чтобы запустить конвейер Auto DevOps, выберите Запустить конвейер .
На уровне экземпляра
Чтобы включить Auto DevOps по умолчанию для всех проектов, вы можете включить его на уровне экземпляра.
Вы по-прежнему можете отключить Auto DevOps для каждой группы и проекта. где вы не хотите его запускать.
Даже если отключено для экземпляра, сгруппируйте владельцев и сопровождающих проекта по-прежнему можно включить Auto DevOps на уровне группы и проекта.
Предварительные требования:
- Вы должны быть администратором экземпляра.
Чтобы включить Auto DevOps для вашего экземпляра:
- На верхней панели выберите Главное меню > Администрирование .
- На левой боковой панели выберите Настройки > CI/CD .
- Расширить Auto DevOps .
- Установите флажок По умолчанию для конвейера Auto DevOps .
- Дополнительно. Добавьте базовый домен Auto DevOps.
- Выберите Сохранить изменения .
Если этот параметр включен, Auto DevOps пытается запустить конвейеры в каждом проекте. Если конвейер выходит из строя в конкретном проекте, он отключается сам.
Администраторы GitLab могут изменить это в настройках Auto DevOps.
Если файл конфигурации CI/CD присутствует, он остается неизменным, и Auto DevOps не влияет на него.
Чтобы отключить Auto DevOps на уровне экземпляра, выполните тот же процесс. и снимите флажок По умолчанию для конвейера Auto DevOps .
Разверните приложение у облачного провайдера
- Используйте Auto DevOps для развертывания в кластере Kubernetes на Google Kubernetes Engine (GKE)
- Используйте Auto DevOps для развертывания в EC2
- Используйте Auto DevOps для развертывания в ECS
Обновите зависимости Auto DevOps при обновлении GitLab
При обновлении GitLab вам может потребоваться обновить зависимости Auto DevOps до соответствует вашей новой версии GitLab:
- Обновление ресурсов Auto DevOps:
- Шаблон Auto DevOps.
- Шаблон автоматического развертывания.
- Автоматическое развертывание образа.
- Шлем.
- Кубернет.
- Переменные среды.
- Обновление PostgreSQL.
Поддержка частного реестра
Нет гарантии, что вы сможете использовать частный реестр контейнеров с Auto DevOps.
Вместо этого используйте реестр контейнеров GitLab с Auto DevOps для упростить настройку и предотвратить любые непредвиденные проблемы.
Установка приложений за прокси
Интеграция GitLab с Helm не поддерживает установку приложений, когда за прокси.
Если вы хотите это сделать, вы должны внедрить настройки прокси в модули установки во время выполнения.
- Непрерывные методологии
- Docker
- GitLab Runner
- Helm
- Kubernetes
- Prometheus
Устранение неполадок
См. раздел «Устранение неполадок Auto DevOps».
Справка и обратная связь
Документы
Редактировать эту страницу чтобы исправить ошибку или добавить улучшение в мерж-реквест.
Создать задачу чтобы предложить улучшение этой страницы.
Показать и опубликовать комментарии чтобы просмотреть и оставить отзыв об этой странице.Продукт
Создать проблему если вам что-то не нравится в этой функции.
Предложить функциональность отправив запрос функции.
Присоединиться к первому просмотру чтобы помочь сформировать новые функции.Доступность функций и пробные версии продуктов
Посмотреть цены для просмотра всех уровней и функций GitLab или для обновления.
Попробуйте GitLab бесплатно с доступом ко всем функциям на 30 дней.Получить помощь
Если вы не нашли то, что искали, поищите в документах.
Если вам нужна помощь с чем-то конкретным и вам нужна поддержка сообщества, сообщение на форуме GitLab.
При проблемах с настройкой или использованием этой функции (в зависимости от вашего GitLab подписка).
Запросить поддержку
Включите JavaScript для просмотра комментарии на базе Disqus.
GitHub Copilot · Ваш программист пары ИИ · GitHub
Общий
Что такое GitHub Copilot?
GitHub Copilot — это программатор для парного ИИ, который помогает писать код быстрее и с меньшими затратами труда. Он извлекает контекст из комментариев и кода, чтобы мгновенно предлагать отдельные строки и целые функции. GitHub Copilot работает на основе OpenAI Codex, генеративной предварительно обученной языковой модели, созданной OpenAI. Он доступен как расширение для Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и набора интегрированных сред разработки (IDE) JetBrains.
На каких данных обучался GitHub Copilot?
GitHub Copilot работает на базе Codex, генеративной предварительно обученной модели ИИ, созданной OpenAI. Он был обучен тексту на естественном языке и исходному коду из общедоступных источников, включая код в общедоступных репозиториях на GitHub.
Пишет ли GitHub Copilot идеальный код?
В ходе недавней оценки мы обнаружили, что пользователи принимают в среднем 26% всех завершений, показанных GitHub Copilot.
Мы также обнаружили, что в среднем более 27% файлов кода разработчиков были сгенерированы с помощью GitHub Copilot, а на некоторых языках, таких как Python, этот показатель достигает 40%. Однако GitHub Copilot не пишет идеальный код. Он предназначен для создания наилучшего возможного кода с учетом контекста, к которому у него есть доступ, но он не проверяет предлагаемый код, поэтому код может не всегда работать или даже иметь смысл. GitHub Copilot может содержать только очень ограниченный контекст, поэтому он может не использовать полезные функции, определенные в другом месте вашего проекта или даже в том же файле. И это может указывать на старые или устаревшие способы использования библиотек и языков. При преобразовании комментариев, написанных не на английском языке, в код могут быть различия в производительности по сравнению с английским языком. Для предлагаемого кода некоторые языки, такие как Python, JavaScript, TypeScript и Go, могут работать лучше, чем другие языки программирования.
Как и любой другой код, код, предложенный GitHub Copilot, следует тщательно протестировать, просмотреть и проверить. Как разработчик, вы всегда отвечаете.
Поможет ли GitHub Copilot написать код для новой платформы?
GitHub Copilot обучен общедоступному коду. Когда выпускается новая библиотека, фреймворк или API, общедоступного кода для модели становится меньше. Это снижает способность GitHub Copilot предлагать предложения для новой кодовой базы. По мере того, как все больше примеров попадают в публичное пространство, мы интегрируем их в обучающую выборку, и релевантность предложения повышается. В будущем мы предоставим способы выделения новых API и примеров, чтобы повысить их актуальность в предложениях GitHub Copilot.
Как клиент может получить максимальную отдачу от GitHub Copilot?
GitHub Copilot работает лучше всего, когда вы делите свой код на небольшие функции, используете осмысленные имена для параметров функций и пишете хорошие строки документации и комментарии по ходу дела.
Также кажется, что лучше всего он помогает вам ориентироваться в незнакомых библиотеках или фреймворках.
Как клиент может внести свой вклад?
Используя GitHub Copilot и делясь своими отзывами на форуме обратной связи, вы помогаете улучшить GitHub Copilot. Пожалуйста, также сообщайте об инцидентах (например, оскорбительные выходные данные, уязвимости в коде, очевидная личная информация при генерации кода) напрямую на адрес [email protected], чтобы мы могли улучшить наши меры безопасности. GitHub очень серьезно относится к безопасности и безопасности, и мы стремимся постоянно совершенствоваться.
Человеческий надзор
Может ли GitHub Copilot использовать небезопасный код в своих предложениях?
Общедоступный код может содержать небезопасные шаблоны кодирования, ошибки или ссылки на устаревшие API или идиомы. Когда GitHub Copilot синтезирует предложения по коду на основе этих данных, он также может синтезировать код, содержащий эти нежелательные шаблоны.
Это то, о чем мы очень заботимся в GitHub, и в последние годы мы предоставили такие инструменты, как GitHub Actions, Dependabot и CodeQL, для проектов с открытым исходным кодом, чтобы помочь улучшить качество кода. Конечно, вы всегда должны использовать GitHub Copilot вместе с хорошими методами тестирования и проверки кода и инструментами безопасности, а также с собственным суждением.
Принадлежит ли GitHub коду, сгенерированному GitHub Copilot?
GitHub Copilot — это инструмент, похожий на компилятор или ручку. GitHub не владеет предложениями, которые предоставляет вам GitHub Copilot. Вы несете ответственность за код, который пишете с помощью GitHub Copilot. Мы рекомендуем вам тщательно протестировать, просмотреть и проверить код, прежде чем запускать его в производство, как вы делаете это с любым написанным вами кодом, который включает материал, который вы не создали самостоятельно.
Копирует ли GitHub Copilot код из обучающего набора?
Все предложения GitHub Copilot генерируются с помощью ИИ.
GitHub Copilot генерирует новый код вероятностным образом, и вероятность того, что они создадут тот же код, что и фрагмент, который появился во время обучения, мала. Модели не содержат базы данных кода и не «ищут» фрагменты. Наше последнее внутреннее исследование показывает, что примерно в 1% случаев предложение может содержать некоторые фрагменты кода длиннее ~150 символов, соответствующие обучающему набору. Предыдущие исследования показали, что многие из этих случаев происходят, когда GitHub Copilot не может получить достаточный контекст из кода, который вы пишете, или когда существует общее, возможно, даже универсальное решение проблемы.
Что я могу сделать, чтобы GitHub Copilot меньше предлагал код, соответствующий общедоступному коду?
Мы создали фильтр, помогающий обнаруживать и подавлять предложения GitHub Copilot, которые содержат код, совпадающий с общедоступным кодом на GitHub.
Второй пилот для индивидуальных пользователей может включить этот фильтр во время настройки своих индивидуальных учетных записей.
Для пользователей Copilot for Business администратор предприятия контролирует, как применяется фильтр. Они могут контролировать предложения для всех организаций или передавать управление администраторам отдельных организаций. Администраторы этих организаций могут включать и выключать фильтр во время установки (при условии, что администратор предприятия имеет отложенный контроль) для пользователей в своей организации.
При включенном фильтре GitHub Copilot проверяет предложения кода с окружающим его кодом на совпадения или близкие совпадения (игнорируя пробелы) с общедоступным кодом на GitHub длиной около 150 символов. Если есть совпадение, предложение не будет показано вам. Кроме того, мы объявили, что создаем функцию, которая будет предоставлять ссылку на предложения, похожие на общедоступный код на GitHub, чтобы вы могли принять более обоснованное решение о том, следует ли и как использовать этот код, а также изучить и узнать, как этот код используется в других проектах.
Точно так же, как и при написании любого кода, в котором используется материал, созданный не вами самостоятельно, вы должны принять меры предосторожности, чтобы понять, как он работает, и убедиться в его пригодности.
К ним относятся тщательное тестирование, сканирование IP-адресов и проверка на наличие уязвимостей в системе безопасности. Вы должны убедиться, что ваша среда IDE или редактор не компилирует и не запускает сгенерированный код автоматически, прежде чем просматривать его.
Какие другие меры, помимо фильтра, я могу предпринять для оценки кода, предложенного GitHub Copilot?
Вы должны принять те же меры предосторожности, что и в отношении любого написанного вами кода, в котором используется материал, который вы не создали самостоятельно, и должны принять меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся тщательное тестирование, сканирование IP-адресов и проверка на наличие уязвимостей в системе безопасности. Вы должны убедиться, что ваша среда IDE или редактор не компилирует и не запускает сгенерированный код автоматически, прежде чем просматривать его.
Справедливость и более широкое влияние
Будет ли GitHub Copilot работать на других языках, кроме английского?
Учитывая, что общедоступные источники в основном на английском языке, GitHub Copilot, вероятно, будет хуже работать в сценариях, где подсказки на естественном языке, предоставляемые разработчиком, не на английском и/или грамматически неверны.
Таким образом, не говорящие по-английски могут столкнуться с более низким качеством обслуживания.
Поддерживает ли GitHub Copilot специальные возможности?
Мы проводим внутреннее тестирование простоты использования GitHub Copilot разработчиками с ограниченными возможностями и работаем над тем, чтобы сделать GitHub Copilot доступным для всех разработчиков. Не стесняйтесь делиться своими отзывами о доступности GitHub Copilot на нашем форуме отзывов.
Выдает ли GitHub Copilot оскорбительные результаты?
GitHub Copilot включает фильтры для блокировки ненормативной лексики в подсказках и предотвращения обобщения предложений в деликатных контекстах. Мы продолжаем работать над улучшением системы фильтров, чтобы более разумно обнаруживать и удалять оскорбительные результаты. Если вы видите оскорбительные результаты, сообщите о них напрямую по адресу [email protected], чтобы мы могли улучшить наши меры безопасности.
GitHub очень серьезно относится к этой проблеме, и мы стремимся ее решить.
Как продвинутые инструменты генерации кода, такие как GitHub Copilot, повлияют на работу разработчиков?
Внедрение более интеллектуальных систем может привести к огромным изменениям в опыте разработчиков. Мы не ожидаем, что GitHub Copilot заменит разработчиков. Скорее, мы ожидаем, что GitHub Copilot будет сотрудничать с разработчиками, расширять их возможности и позволять им работать более продуктивно, сокращать количество ручных операций и помогать им сосредоточиться на интересной работе. Мы также считаем, что GitHub Copilot может снизить входные барьеры, позволяя большему количеству людей изучать разработку программного обеспечения и присоединяться к следующему поколению разработчиков. Мы работаем над проверкой этих гипотез как внутренними, так и внешними исследованиями.
Конфиденциальность — второй пилот для бизнеса
Какие данные собирает Copilot для бизнеса?
GitHub Copilot использует для работы содержимое файлов и дополнительные данные.
Он собирает данные для предоставления услуги, некоторые из которых затем сохраняются для дальнейшего анализа и улучшения продукта.
Copilot для бизнеса собирает данные, как описано ниже:
Данные о взаимодействии пользователей
Когда вы используете GitHub Copilot, он собирает информацию об использовании о событиях, генерируемых при взаимодействии с IDE или редактором. Эти события включают в себя действия по редактированию пользователем, такие как принятые и отклоненные завершения, а также данные об ошибках и общем использовании для определения таких показателей, как задержка и использование функций. Эта информация может включать личные данные, такие как псевдонимы.
Данные фрагментов кода
GitHub Copilot передает фрагменты вашего кода из вашей IDE в GitHub, чтобы предоставить вам предложения. Данные фрагментов кода передаются в режиме реального времени только для возврата предложений и удаляются после возврата предложения. Copilot для бизнеса не сохраняет данные фрагментов кода.
Как данные в Copilot для бизнеса используются и передаются?
Данные о вовлеченности пользователейиспользуются GitHub, Microsoft и OpenAI для предоставления службы и внесения улучшений.
Такие виды использования могут включать:
Оценка GitHub Copilot, например, путем измерения положительного влияния, которое он оказывает на пользователя
Точная настройка алгоритмов ранжирования и сортировки и создание подсказок
Обнаружение потенциального злоупотребления GitHub Copilot или нарушения политик допустимого использования
Проведение экспериментов и исследований, связанных с разработчиками и использованием ими инструментов и услуг для разработчиков
Как пользователи Copilot для бизнеса могут контролировать использование своих данных?
Данные взаимодействия с пользователем (включая псевдонимы и общие данные об использовании) необходимы для использования GitHub Copilot, и они будут по-прежнему собираться, обрабатываться и передаваться Microsoft и OpenAI, когда вы используете GitHub Copilot.
Copilot for Business не сохраняет данные фрагментов кода.
Конфиденциальность — второй пилот для физических лиц
Какие данные собирает Copilot для физических лиц?
GitHub Copilot использует для работы содержимое файлов и дополнительные данные. Он собирает данные для предоставления услуги, некоторые из которых затем сохраняются для дальнейшего анализа и улучшения продукта. GitHub Copilot собирает следующие данные для отдельных пользователей:
Данные о взаимодействии пользователей
Когда вы используете GitHub Copilot, он собирает информацию об использовании о событиях, генерируемых при взаимодействии с IDE или редактором. Эти события включают в себя действия по редактированию пользователем, такие как принятые и отклоненные завершения, а также данные об ошибках и общем использовании для определения таких показателей, как задержка и использование функций. Эта информация может включать личные данные, такие как псевдонимы.
Данные фрагментов кода
В зависимости от ваших предпочтительных настроек телеметрии GitHub Copilot может также собирать и сохранять следующее, вместе именуемое «фрагментами кода»: исходный код, который вы редактируете, связанные файлы и другие файлы, открытые в той же IDE. или редактор, URL-адреса репозиториев и путь к файлам.
Как используются и передаются данные в Copilot для физических лиц?
User Engagement Data and Code Snippets Data используются GitHub, Microsoft и OpenAI для улучшения GitHub Copilot и сопутствующих сервисов, а также для проведения продуктовых и академических исследований о разработчиках.
Такое использование может включать:
- Непосредственное улучшение GitHub Copilot, включая оценку различных стратегий обработки и прогнозирование того, какие предложения пользователи могут счесть полезными
- Разработка и улучшение тесно связанных продуктов и услуг для разработчиков от GitHub, Microsoft и OpenAI
- Расследование и обнаружение потенциального злоупотребления GitHub Copilot или нарушения политик допустимого использования
- Проведение экспериментов и исследований, связанных с разработчиками и использованием ими инструментов и услуг для разработчиков
- Оценка GitHub Copilot, например, путем измерения положительного влияния, которое он оказывает на пользователя
- Улучшение базовых моделей генерации кода, например, путем предоставления положительных и отрицательных примеров
- Тонкая настройка алгоритмов ранжирования и сортировки и быстрое создание
При обработке данных фрагментов кода GitHub принимает меры защиты, описанные ниже в разделе Как защищены передаваемые данные фрагментов кода? и придерживается ответственных методов в соответствии с нашим Заявлением о конфиденциальности, чтобы использование ваших данных телеметрии для улучшения этих моделей не приводило к передаче этих данных другим пользователям GitHub Copilot.
Как защищены передаваемые данные Code Snippets?
Мы знаем, что действия пользователя по редактированию, фрагменты исходного кода, URL-адреса репозиториев и пути к файлам являются конфиденциальными данными. Следовательно, применяется несколько мер защиты, в том числе:
- Передаваемые данные шифруются при передаче и в состоянии покоя
- Доступ строго контролируется. Доступ к данным могут получить только (1) именованные сотрудники GitHub, работающие в команде GitHub Copilot или в группе проверки работоспособности платформы GitHub, (2) сотрудники Microsoft, работающие в команде GitHub Copilot или совместно с ней, и (3) сотрудники OpenAI, работающие над Второй пилот GitHub
- Управление доступом на основе ролей и многофакторная проверка подлинности необходимы для доступа персонала к данным фрагмента кода
Как пользователи Copilot для физических лиц могут контролировать использование своих данных фрагментов кода?
GitHub Copilot дает вам выбор того, как он использует собираемые данные.
Данные о взаимодействии пользователей (включая псевдонимы и общие данные об использовании) необходимы для использования GitHub Copilot, и они будут по-прежнему собираться, обрабатываться и передаваться Microsoft и OpenAI по мере использования вами GitHub Copilot.
Пользователи Copilot для физических лиц могут выбрать, будут ли данные фрагментов кода сохраняться GitHub, а затем обрабатываться и передаваться Microsoft и OpenAI, настраивая пользовательские настройки.Пользователи Copilot для физических лиц могут запросить удаление данных фрагмента кода, связанных с их личностью GitHub, заполнив заявку в службу поддержки.
Будет ли мой личный код передан другим пользователям?
Нет. Мы придерживаемся ответственных правил в соответствии с нашим Заявлением о конфиденциальности, чтобы гарантировать, что фрагменты вашего кода не будут использоваться в качестве рекомендуемого кода для других пользователей GitHub Copilot.
Выводит ли GitHub Copilot личные данные?
Поскольку Codex, модель, используемая в GitHub Copilot, обучалась на общедоступном коде, ее набор для обучения включал общедоступные личные данные, которые были включены в этот код.
В результате нашего внутреннего тестирования мы обнаружили, что предложения GitHub Copilot очень редко включают дословные личные данные из обучающего набора. В некоторых случаях модель будет предлагать то, что кажется личными данными — адреса электронной почты, номера телефонов и т. д. — но эти предложения на самом деле являются фиктивной информацией, синтезированной из шаблонов в обучающих данных, и поэтому не относятся к какому-либо конкретному человеку. Например, когда один из наших инженеров предложил GitHub Copilot: «Меня зовут Мона и дата моего рождения», GitHub Copilot предложил случайную вымышленную дату «12 декабря», которая не является фактической датой рождения Моны. Мы также внедрили фильтр, который блокирует электронные письма, когда они отображаются в стандартных форматах, но все же можно заставить модель предлагать такой контент, если вы достаточно постараетесь. Мы будем продолжать улучшать систему фильтров, чтобы она стала более интеллектуальной, чтобы обнаруживать и удалять больше личных данных из предложений GitHub Copilot.
- Включить или отключить Auto DevOps