codefuse

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全生命周期软件开发的代码大语言模型项目

CodeFuse 是一个开发代码大语言模型的开源项目,支持全生命周期软件开发。涵盖需求设计、编码、测试、构建、部署、运维和分析等阶段。项目包含多个仓库如 MFTCoder、TestAgent 和 DevOps-Model,并提供 CodeFuse-13B、CodeFuse-CodeLLaMA-34B 等预训练模型。开发者可通过在线演示或本地安装体验这些 AI 工具。

CodeFuse大语言模型AI编程软件开发生命周期模型仓库Github开源项目

CodeFuse 仓库索引

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/3ba06177-87b1-4267-9ff7-0ab03eb08e1d.png" width="50%" /> </p> <div align="center">

简体中文|HuggingFace|ModelScope

</div>

关于本仓库

本仓库列出了 CodeFuse 的主要项目和相关演示。

关于 CodeFuse

CodeFuse 旨在开发代码大语言模型(Code LLMs),以支持和增强全生命周期的 AI 原生软件开发,涵盖设计需求、编码、测试、构建、部署、运维和洞察分析等关键阶段。以下是 CodeFuse 的整体框架。

<p align="center"> <img src="https://github.com/codefuse-ai/.github/assets/82250814/9c8cd9f3-b1ca-43a1-9b0f-8f612b06753e" width="90%" /> </p> <br/>

发布更新

2024年7月 D2LLM:发布 D2Coder-v1 嵌入模型用于代码搜索,RepoFuse:基于融合双重上下文的语言模型实现仓库级代码补全

2024年6月 Codefuse-ai 页面D2LLM 发布用于语义搜索的分解和蒸馏大语言模型特性,MFTCoder 发布 V0.4.2 版本。更多详情请见发布与下一步计划

2024年5月 ModelCache 发布 v0.2.1 版本,支持多模态,详见 CodeFuse-ModelCache。DevOps-Model 支持函数调用,详见 CodeFuse-DevOps-Model。更多详情请见发布与下一步计划

2024年4月 CodeFuse-muAgent:一个多智能体框架,更多详情请见发布与下一步计划

CodeFuse 仓库列表

我们根据上述生命周期列出了存储库。

生命周期阶段项目存储库存储库描述路线图
需求与设计MFT-VLM视觉语言任务的指令微调
编码MFTCoder指令调优框架
FastTransformer4CodeFuse基于FT的推理引擎
CodeFuse-EvalCodeFuse评估工具包
测试与构建TestAgentTestGPT演示前端
DevOpsDevOps-EvalDevOps基准测试
DevOps-ModelDevOps模型索引
数据洞察暂无暂无
基础ChatBotCodeFuse通用聊天机器人前端
muAgent多代理框架
ModelCacheLLM服务的语义缓存
CodeFuse-Query基于查询的代码分析引擎
其他CoCA共线注意力
Awesine-Code-LLM代码LLM调查
本存储库CodeFuse存储库的总体介绍和索引

CodeFuse主要发布模型列表

模型名称简短描述模型链接
CodeFuse-13BCodeFuse从头训练HF ; MS
CodeFuse-CodeLLaMA-34B基于CodeLLaMA-34B微调HF ; MS
** CodeFuse-CodeLLaMA-34B-4bits34B模型的4位量化版本HF ; MS
CodeFuse-DeepSeek-33B基于DeepSeek-Coder-33b微调HF ; MS
** CodeFuse-DeepSeek-33B-4bits33B模型的4位量化版本HF ; MS
CodeFuse-VLM-14B最先进的视觉语言模型HF ; MS

** -- 推荐模型;

演示

在线演示截图

如何获取

引用

有关 CodeFuse 的更多技术细节,请参阅我们的论文 MFTCoder

如果您认为我们的工作对您的研发有帮助,欢迎按以下格式引用我们的论文:

@article{mftcoder2023,
      title={MFTCoder: Boosting Code LLMs with Multitask Fine-Tuning}, 
      author={Bingchang Liu and Chaoyu Chen and Cong Liao and Zi Gong and Huan Wang and Zhichao Lei and Ming Liang and Dajun Chen and Min Shen and Hailian Zhou and Hang Yu and Jianguo Li},
      year={2023},
      journal={arXiv preprint arXiv},
      archivePrefix={arXiv},
      eprint={2311.02303}
}

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