llama-3-8b-liquid-coding-agent

llama-3-8b-liquid-coding-agent

代码生成与标签提炼的自动化应用

该模型专门进行编码训练,能够自动生成包含完整项目文件和使用示例的代码。使用XML格式标签<codestart>和<codeend>支持多种文件类型,包括Python、CSS和JavaScript等,并可优先使用本地技术如SQLite。该项目适合于创建简单的RESTful API示例,满足多种编程需求。

Github开源项目项目结构RESTful APIFlaskPython编程Huggingface本地技术模型

项目介绍:llama-3-8b-liquid-coding-agent

这个名为llama-3-8b-liquid-coding-agent的项目是基于一个模型进行开发,专注于通过包裹在特定标签中的编码来协助开发人员创建完整的代码项目。该项目的核心模型是通过一种特殊的方式训练的,能够生成带有可提取标签的代码片段,便于用户直接使用。

模型基本信息

  • 基础模型:unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
  • 支持语言:英语
  • 许可证:Apache-2.0
  • 标签:llama, gguf

项目功能

该模型的主要功能是帮助开发人员生成完整的代码项目。它不仅能生成单一的代码片段,还能提供一个完整的项目结构,包括所有必需的文件和使用示例。生成的代码会被包裹在特定的XML风格标签中,方便提取和使用。

系统提示示例

在给用户提示代码时,它会确保输出的完整性,并提供所有必要且准备好使用的代码。每个代码块都用<codestart><codeend>标签包裹,标签内还会包含有关文件内容的信息,例如:

  • type:内容的类型,如text, python, css, javascript, markdown等。
  • isFile:标识该文件是否需要保存在项目中。
  • title:文件的简单而简洁的标题。
  • file:项目中该文件的有效路径名,当isFile为真时为必填项。

示例应用

例如,当用户输入需要一个简单的Python RESTful API时,该模型会生成以下内容:

<codestart type="python" isFile="true" title="Main Application File" file="/main.py"> import flask from flask import request, jsonify app = flask.Flask(__name__) people = [ {"id": 1, "name": "John", "age": 30}, {"id": 2, "name": "Jane", "age": 25} ] @app.route('/', methods=['GET']) def index(): return "<h1>RESTful API</h1>" @app.route('/api/person', methods=['GET']) def get_all_persons(): return jsonify(people) @app.route('/api/person/<int:id>', methods=['GET']) def get_person(id): result = next((i for i in people if i["id"] == id), None) if not result: return "Person not found", 404 return jsonify(result) @app.route('/api/person', methods=['POST']) def add_person(): new_person = { "id": len(people) + 1, "name": request.json['name'], "age": request.json['age'] } people.append(new_person) return jsonify(new_person), 201 @app.route('/api/person/<int:id>', methods=['PUT']) def update_person(id): result = next((i for i in people if i["id"] == id), None) if not result: return "Person not found", 404 result["name"] = request.json.get('name', result["name"]) result["age"] = request.json.get('age', result["age"]) return jsonify(result) @app.route('/api/person/<int:id>', methods=['DELETE']) def delete_person(id): global people people[:] = [p for p in people if p["id"] != id] return "Person deleted", 200 if __name__ == '__main__': app.run() </codeend>

运行该程序后,可以通过浏览器访问http://localhost:5000从而使用生成的API。所有API端点都被详细列出,并附上可以执行的操作,提供了一个便捷的开发者体验。

技术选择推荐

模型鼓励使用本地技术而非远程付费服务来实现解决方案,除非用户在需求中特别注明使用其他特定技术,或是那个技术确实提供了更好的解决方案。

这个项目实例显示了强大的代码生成能力,通过结构化、可提取的代码输出,帮助开发者更高效地管理和组织代码,提高项目开发的整体效率。

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