Bug Localization Model

Структура проекта:

• В папке data_aggregation/ лежат скрипты, использовавшиеся для сбора и обработки данных.
• В папке embeddings/ содержатся файлы, добавляя которые к копии репозитория code2vec/code2seq можно получить соответствующие эмбеддинги при запуске по соответствующей инструкции к репозиториям
• В папке models/ находятся различные модели, полученные в ходе экспериментов.

Как пользоваться:

• Для сбора данных необходимо запустить скрипт collect_data.py, , но перед этим следует указать параметры обучения в collect_data_properties.json.
  • "reports_path" - путь к стектрейсам,
  • "intellij_path" - путь к репозиторию с intellij idea,
  • "embeddings_type" - тип эмбеддингов,
  • "files_limit" - ограничение на количество методов в стектрейсах,
• Для обучения модели необходимо запустить скрипт train_model.py, но перед этим следует указать параметры обучения в train_properties.json.
  • "reports_path" - путь к стектрейсам,
  • "frame_limit" - ограничение на количество методов в стектрейсах,
  • "embeddings_path" - путь к эмбеддингам методов,
  • "labels_path" - путь к разметке,
  • "report_ids_path" - путь к айди стектрейсов,
  • "report_code_path" - путь к коду методов в стектрейсах,
  • "save_dir": "./data" - путь к папке где будут сохранены модели

Как поставить pycode2seq

1. conda env create -f ./env.yml --force
2. conda activate bug_ml
3. pip install code2seq==0.0.2
4. pip install -r requirements.txt
5. pip install --no-deps pycode2seq==0.0.4

Как запустить тест апи

Предобученные модели лежат в data/

model = Code2Seq.load("java") # запускаем pycode2seq модельку
stacktrace = json.load(open("ex_api_stacktrace.json", "r")) # загружаем стектрейс с кодом внутри в base64 формате
api = BugLocalizationModelAPI(lstm_model_path='./data/lstm_20210909_1459', cb_model_path='./data/cb_model_20210909_1459') # пути до обученных моделек
top_k_pred, scores = api.predict(stacktrace, pred_type='all') # предикт номеров подозрительных методов и их скоры от модельки

Used libraries

• GitPython==3.1.8
• PyTorch
• code2seq==0.0.2
• pycode2seq==0.0.4

Also, you need install Unix utility truncate