GitLab propose des fonctionnalités d’IA comme des suggestions de code, des explications de vulnérabilités, et l’automatisation DevSecOps pour optimiser les processus de développement. Ces outils améliorent la qualité du code, la sécurité, et accélèrent le déploiement. GitLab offre également des cours pratiques sur l’utilisation de ces fonctionnalités pour permettre aux développeurs d’exploiter l’IA de manière plus efficace et sécurisée.
### Cours proposés par GitLab :
1. **Configurer des suggestions de code**
Ce cours enseigne l’utilisation de GitLab Duo Code Suggestions pour améliorer l’efficacité du codage.
2. **Transformer des modèles ML en applications en ligne**
Ce cours montre comment transformer des modèles ML en applications web via GitLab DevSecOps Platform et Vertex AI.
3. **Former des modèles ML avec des runners GPU**
Apprenez à accélérer l’entraînement des modèles ML avec des runners activés par GPU.
4. **Pas de MLOps sans DevSecOps**
Explore l’automatisation de la formation des modèles ML et l’amélioration de la reproductibilité des expériences.
5. **Remédier aux vulnérabilités avec l’IA de GitLab**
Couvre l’utilisation de la fonctionnalité d’IA Explain this Vulnerability pour résumer et expliquer les vulnérabilités détectées.
6. **Étude de cas GitLab Duo – Démo**
Présente les fonctionnalités DevSecOps alimentées par l’IA en montrant comment construire, tester, et déployer un chatbot.
7. **Apprendre Rust avec l’IA**
Guide pratique pour maîtriser Rust en utilisant les suggestions de code de GitLab Duo.
8. **Rust avancé avec l’IA**
Approfondit la programmation Rust à travers un projet pratique pour concevoir et construire une application de lecteur de flux.
9. **Introduction au CI/CD**
Explique les fondamentaux du CI/CD, son importance dans DevSecOps, et le workflow CI/CD de GitLab.
Ces cours permettent aux développeurs de tirer parti des capacités de l’IA pour optimiser leurs flux de travail et améliorer l’efficacité du développement logiciel.