Die Herausforderung, LLMs für Infrastructure as Code zu nutzen

In der Welt der Softwareentwicklung redet man viel über Werkzeuge, die Entwicklern helfen, ihre Jobs besser und schneller zu machen. Eines dieser Werkzeuge sind grosse Sprachmodelle (LLMs), die dabei helfen können, Code für verschiedene Aufgaben zu schreiben. Aber obwohl LLMs beim Generieren von echtem Code echt hilfreich sind, haben sie es noch nicht ganz hinbekommen, die umgebenden Aufgaben zu managen, besonders wenn es darum geht, die Infrastruktur, die diesen Code unterstützt, einzurichten. Man kann sich das vorstellen wie einen tollen Koch zu haben, aber keine Küche, um darin zu kochen – ganz schön schwer, leckere Gerichte zu servieren, wenn man keinen Ort hat, um sie zuzubereiten!

Also, was ist da los? Dieser Artikel geht darauf ein, wie LLMs Infrastruktur mithilfe von etwas namens "Infrastructure as Code" (IaC) aufbauen können. Lass uns einen Schritt zurücktreten und sehen, was das bedeutet. IaC ist eine Möglichkeit, Cloud-Ressourcen über Code zu verwalten. Wenn du dir jemals gewünscht hast, dass das Einrichten von Servern und Speicher so einfach wäre wie das Aufschreiben eines Rezepts, genau das macht IaC. Es erlaubt Entwicklern, Code zu schreiben, um ihre Cloud-Ressourcen automatisch einzurichten, sodass alles konsistent und leicht zu verwalten ist.

#Das Problem mit der Code-Generierung

Jetzt, wo IaC unglaubliche Fortschritte gemacht hat, wie wir Cloud-Infrastruktur verwalten, ist das Schreiben des richtigen Codes immer noch eine Herausforderung. Stell dir vor, du versuchst, IKEA-Möbel ohne Anleitung aufzubauen – das wird ein verwirrendes Durcheinander aus Holz und Schrauben. Ähnlich ist es, wenn Entwickler IaC-Code schreiben; sie stossen oft auf Probleme wegen der komplexen Regeln, die Cloud-Ressourcen regeln.

Was interessant ist: Während LLMs das Leben der Programmierer einfacher gemacht haben, indem sie bei komplexen Aufgaben helfen und die Zeit zum Schreiben von Code verkürzen, haben sie immer noch Schwierigkeiten, den richtigen IaC-Code zu generieren. Wenn LLMs bei normalem Code helfen können, warum dann nicht bei IaC? Genau das wollen wir hier untersuchen.

#Das Feedback-Schleifen-System

Wir haben uns eine Idee überlegt: Was wäre, wenn wir eine Feedback-Schleife schaffen, die es einem LLM ermöglicht, aus seinen Fehlern beim Generieren von IaC-Code zu lernen? Das bedeutet, jedes Mal, wenn das LLM ein Stück Code erstellt, überprüfen wir es auf Fehler und geben dem LLM Feedback. Wenn man darüber nachdenkt, ist es wie ein Lehrer, der die Hausaufgaben eines Schülers benotet; der Schüler lernt und verbessert sich im Laufe der Zeit.

Für unsere Studie haben wir uns auf das Generieren von AWS CloudFormation-Code konzentriert, eine spezielle Art von IaC. AWS CloudFormation hilft Entwicklern, Cloud-Ressourcen über Code einzurichten, ähnlich wie man ein Rezept zum Kuchenbacken nutzt.

Um dieses System zu testen, starteten wir mit einer Reihe von Aufforderungen, die häufige IaC-Probleme beschrieben. Wir liessen das LLM Lösungen generieren, und dann prüften wir diese Lösungen mit einem Tool namens cfn-lint. Dieses Tool überprüft den Code auf Fehler, ähnlich wie ein Rechtschreibprüfer beim Schreiben. Nach der Überprüfung des Codes gaben wir das Feedback an das LLM weiter, damit es sich anpassen und es erneut versuchen konnte.

#Ergebnisse der Feedback-Schleife

Die Ergebnisse waren faszinierend. Wir entdeckten, dass die Feedback-Schleife zwar half, das LLM aber nach ein paar Runden an eine Wand stiess. Stell dir einen Sportler vor, der dieselbe Bewegung immer wieder übt, es aber einfach nicht hinbekommt – irgendwann stagniert er. Genau das haben wir hier gesehen: Die Effektivität des LLMs beim Beheben von Fehlern liess nach einem bestimmten Punkt nach und pegte sich ein.

Unsere Tests zeigten, dass das LLM nach etwa fünf Iterationen keine signifikanten Verbesserungen mehr erzielte. An dieser Stelle war es wie zu versuchen, einer Katze das Apportieren beizubringen – niedlich, aber nicht sehr produktiv. Das LLM hatte Schwierigkeiten, bestimmte Fehlermeldungen zu verstehen, was dazu führte, dass es neue Fehler erzeugte, während es alte behob.

#Die Bedeutung von korrektem Code

Wenn es um das Generieren von IaC geht, ist es nicht nur wichtig, dass der Code gut aussieht; er muss auch funktionieren. Darin liegt die Herausforderung. Selbst wenn der Code den cfn-lint-Test besteht, könnte es sein, dass er nicht das tut, was der Benutzer wirklich braucht. Es ist wie ein schickes Auto zu bauen, das nicht wirklich fahren kann – es spielt keine Rolle, wie gut es gemacht ist, wenn es seinen Zweck nicht erfüllt.

Das bringt uns zum Konzept der semantischen Gültigkeit. Einfach gesagt, bedeutet es, dass der Code nicht nur fehlerfrei sein muss, sondern auch das tun sollte, was der Benutzer will. Zum Beispiel wäre eine perfekt strukturierte, aber leere Konfiguration für eine Cloud-Ressource überhaupt nicht hilfreich. Entwickler müssen sicherstellen, dass der generierte Code ihren speziellen Bedürfnissen entspricht, nicht nur den technischen Anforderungen.

#Lernen aus anderen Studien

Es gibt andere Studien auf diesem Gebiet, die erforschen, wie LLMs helfen können, effektives IaC zu generieren. Ein interessantes Projekt konzentrierte sich darauf, Grammatikregeln zu nutzen, um die Ausgaben von LLMs zu verbessern und Syntaxfehler zu reduzieren. Man könnte es so sehen, als würde man dem LLM eine Reihe von Regeln geben, die es befolgen kann – ähnlich wie einem Kind eine Anleitung zu geben, um ein Lego-Set aufzubauen.

Ein anderer Ansatz untersuchte, wie man Syntaxfehler im Code beheben kann. Ein Framework erzielte eine signifikante Erfolgsquote bei der Korrektur von Fehlern im generierten Code – sozusagen wie ein Superheld, der kommt, um den Tag zu retten, wenn etwas schiefgeht. Die Herausforderung bleibt jedoch bestehen, denn selbst mit diesen Werkzeugen haben LLMs noch einen langen Weg vor sich, um für Entwickler zuverlässig zu sein.

#Die Einschränkungen von LLMs

Trotz ihrer Fähigkeiten stehen LLMs immer noch vor ernsthaften Einschränkungen, wenn es darum geht, zuverlässig IaC-Code zu generieren. Das erste Problem ist, dass nicht alle LLMs gleich arbeiten. Manche sind besser als andere darin, Cloud-Infrastruktur zu verstehen, aber perfekt sind sie noch nicht. Es ist, als würde man von verschiedenen Pizzerien eine Pizza wollen; manchmal bekommt man ein grossartiges Stück, und manchmal ist es eine matschige Katastrophe.

Ein weiteres Problem ist, dass die Art des verwendeten Infrastrukturtools die Leistung des LLMs beeinflussen kann. Zum Beispiel ist AWS CloudFormation gut dokumentiert, was es leichter macht, dass LLMs aus vorhandenen Daten lernen. Wenn wir jedoch ein weniger bekanntes Tool testen würden, würden wir wahrscheinlich einen Leistungsabfall aufgrund des Mangels an verfügbaren Trainingsdaten erleben.

#Zukünftige Richtungen

Was steht also als Nächstes auf unserem Weg mit LLMs und IaC an? Ein möglicher Weg wäre, Fehlermeldungen neu zu gestalten, um sie für LLMs klarer zu machen. Wenn wir das Feedback so anpassen können, dass die Modelle es besser verstehen, könnte das zu genaueren Korrekturen führen und den gesamten Prozess reibungsloser machen.

Wir sehen auch Potenzial darin, neue Werkzeuge zu entwickeln, die nicht nur die Schema-Gültigkeit, sondern auch die Semantische Gültigkeit überprüfen. Ein Werkzeug wie cfn-lint, das bewertet, wie gut die generierte Infrastruktur den Benutzeranforderungen entspricht, wäre ein echter Game Changer.

Und lass uns nicht die anderen IaC-Tools wie Pulumi vergessen, die es Entwicklern ermöglichen, ihre bevorzugten Programmiersprachen zu verwenden. Wir könnten untersuchen, wie wir diese Tools zusammen mit LLMs nutzen und Feedback-Schleifen in die Mischung integrieren können.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs zwar das Potenzial haben, bei der Generierung von IaC zu helfen, sie aber noch Verbesserungen benötigen. Unsere Erfahrungen zeigten, dass Feedback-Schleifen zwar einige Vorteile bieten können, sie aber auch an Einschränkungen stossen, die sie daran hindern, vollständig effektiv zu sein. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, ähnlich wie das Training eines Welpen – lustig, niedlich und manchmal ein bisschen chaotisch.

Mit ein paar Anpassungen bei den Fehlermeldungen und besseren Werkzeugen zur Sicherstellung der Richtigkeit könnten wir eine Zukunft sehen, in der LLMs eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der Infrastruktursetzung spielen. Bis dahin werden Entwickler wahrscheinlich weiterhin mit diesem komplexen Bereich kämpfen und nach besseren Wegen suchen, ihre Arbeit zu optimieren und alles richtig einzurichten.