风筝将其基于AI的代码完成功能引入Jupyter笔记本

风筝(Kite)为开发人员实时提供代码段，今天它首次与JupyterLab集成并为使用JupyterHub的团队提供支持。数据科学家现在可以通过Kite的深度学习来获得代码完成功能，该深度学习在Jupyter笔记本中输入时，已经接受了超过2500万个开源Python文件的培训。

使用AI来帮助开发人员并不是一个原始的想法。如今，您有DeepCode之类的初创公司提供基于AI的代码审查，而Microsoft之类的技术巨头则致力于将AI应用于整个应用程序开发人员周期。但是Kite使用其AI驱动的开发人员环境，每月有30万开发人员脱颖而出。

自2016年4月首次公开亮相以来，风筝一直在铺平道路，然后于2017年3月公开推出由云技术支持的开发伙伴。该公司于2019年1月筹集了1700万美元，放弃了云技术以在本地运行其免费的AI驱动的开发人员工具。3月，风筝(Kite)推出了Pro计划，将付费版的脚趾插入货币化。风筝来自亚当·斯密(Adam Smith)，他创立了Xobni，这是一家电子邮件服务，于2007年9月推出，雅虎于2013年7月收购了该服务。

JupyterLab

JupyterLab已经提供了本机代码补全，但是它们按字母顺序排序并且没有文档。Kite提供了更长的由ML支持的补全(按相关性排序)，具有超过100,000个Python文档用于突出显示的补全，不需要您在笔记本中运行单个单元格或按“ Tab”键即可显示补全。

由于Kite一次可以完成多行代码，因此您可以花更少的时间编写样板化的Python，例如import语句。它还会随着时间的推移学习并建议您喜欢的别名。风筝会利用Jupyter内核补全，因此您键入时会自动显示它们。Kite的模型在本地运行，并且独立于您的Python内核，这意味着，如果您的内核正忙于读取数据，则在其他单元格中进行编码时，您仍将获得完成。

JupyterHub

风筝还为JupyterHub团队提供了其他功能：

在JupyterHub服务器上部署Kite，以将Al-powered完成和一键式文档带给整个团队。

将Kite最大的ML模型添加到GPU驱动的服务器中，以实现更智能，更长的完成时间。

根据您的团队的代码库和API定制Kite模型。

通过统一系统管理Kite许可证和计费。

为了开发此插件，Kite与Jupyter社区，JupyterLab的开发团队和Quansight Labs合作。该初创公司表示，它通过四个请求请求和87个提交为Jupyter补全API和完成接口做出了贡献，从而使为JupyterLab总体上构建插件更加容易。

中国联通：已累计开通5G基站33.2万站 到今年年底预计超过38万个

饿了么现已入驻1000所高校食堂 校园内平均20分钟送达

谷歌在西雅图附近规划新园区 在亚马逊和微软总部所在地扩大触角

我国国家顶级域名“.CN”数量超过2300万个 IPv6规模化部署提速

邬贺铨：截至8月我国IPv6活跃用户达3.65亿 占互联网用户之比达40.32%

苹果、谷歌、英特尔等公司已经加入行业组织美国“6G联盟”

微软今天正式终止Win7嵌入式系统支持 花钱可买三年补丁

OPPO将发布首款概念级应用OPPO CybeReal 针对AR领域