第2章 Red Hat Developer Lightspeed for MTA のスタートガイド

このスタートガイドセクションには、Red Hat Developer Lightspeed for Migration Toolkit for Applications をそのように活用するかの判断に役立つ、前提条件、永続ボリューム要件、インストール、ワークフローの情報が含まれています。

注記

Red Hat Developer Lightspeed for MTA の機能のサポートを受けるには、Red Hat Advanced Developer Suite (RHADS) のサブスクリプションが必要です。

2.1. 前提条件
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このセクションでは、Red Hat Developer Lightspeed for MTA Visual Studio (VS) Code 拡張機能の生成 AI 機能を正常に使用するために必要な前提条件を示します。

Red Hat Developer Lightspeed for MTA をインストールする前に、次の手順を行う必要があります。

Language Support for Java™ by Red Hat extension のインストール
Java v17 以降のインストール
Maven v3.9.9 以降のインストール
Git のインストールと $PATH 変数への追加
MTA Operator 8.0.0 のインストール
ソリューションサーバーが大規模言語モデル (LLM) と連携してコード変更を生成できるようにする場合は、MTA Operator が必須です。これにより、openshift-mta プロジェクトへのログインが可能になりまる。ログイン後、Tackle カスタムリソース (CR) でソリューションサーバーを有効にする必要があります。

LLM 用の API キーの作成

MTA VS Code プラグインで生成 AI 設定を有効にするために、Tackle CR にプロバイダー値とモデル名を入力する必要があります。

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表2.1 設定可能な大規模言語モデルとプロバイダー
LLM プロバイダー (Tackle CR の値)	Tackle CR 設定の大規模言語モデルの例
OpenShift AI プラットフォーム	Open AI 互換 API を使用してアクセスできる、OpenShift AI クラスターにデプロイされたモデル。
Open AI (`openai`)	`gpt-4`、`gpt-4o`、`gpt-4o-mini`、`gpt-3.5-turbo`
Azure OpenAI (`azure_openai`)	`gpt-4`、`gpt-35-turbo`
Amazon Bedrock (`bedrock`)	`anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0`、`meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0`
Google Gemini (`google`)	`gemini-2.0-flash-exp`、`gemini-1.5-pro`
Ollama (`ollama`)	`llama3.1`、`codellama`、`mistral`

注記

公開 LLM モデルの可用性は、それぞれの LLM プロバイダーによって維持されます。