深入探讨CodeLlama-70B模型的代码生成和应用场景
CodeLlama-70B由Meta开发,是针对代码生成和理解的语言模型。此模型通过预训练和微调,特别适合一般代码合成和指令遵循,具备更安全的部署特性。本页面为开发者提供了详细的安装指南、使用示例及模型架构信息,以便于代码建议和生成的实现。
CodeLlama-70b-Instruct-hf 是一个专注于生成代码和理解代码的大型语言模型项目。其模型规模达到70亿参数,是Code Llama系列中的最大模型之一。模型采用最新的生成式文本模型技术进行了预训练和微调,旨在帮助用户生成代码和理解代码。在使用时,用户只需输入文本,它会自动生成相应的代码输出。
CodeLlama 是由Meta开发的大型语言模型家族,专注于代码生成和理解。模型的不同版本适用于各种用途,例如专门处理Python编程语言的Python版本,以及用于遵循指令和安全部署的Instruct版本。Code Llama系列包括7B、13B、34B和70B参数的模型,本项目即为70B参数的Instruct版本。
要使用该模型,首先需要安装transformers
库。可通过以下命令安装:
pip install transformers accelerate
70B Instruct模型使用独特的聊天提示模板。用户可以简单地通过内置聊天模板与模型进行交互。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import transformers import torch model_id = "codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) chat = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful and honest code assistant expert in JavaScript. Please, provide all answers to programming questions in JavaScript"}, {"role": "user", "content": "Write a function that computes the set of sums of all contiguous sublists of a given list."}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, return_tensors="pt").to("cuda") output = model.generate(input_ids=inputs, max_new_tokens=200) output = output[0].to("cpu") print(tokenizer.decode(output))
也可以使用pipeline
接口简单高效地进行文本或代码补全。
from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model_id = "codellama/CodeLlama-70b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) sequences = pipeline( 'def fibonacci(', do_sample=True, temperature=0.2, top_p=0.9, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=100, ) for seq in sequences: print(f"Result: {seq['generated_text']}")
CodeLlama和其变体适用于商业和研究用途,特别是英文和相关编程语言。用户在应用模型时,应进行安全测试和调优,以确保应用的安全性和准确性。
由于CodeLlama模型是一项新兴技术,其潜在输出的可预测性较低,可能在一些情况下生成不太准确或可能存在争议的响应。在发布任何基于CodeLlama应用之前,开发者应根据各自需求对模型进行安全测试。目前,关于负责任地使用该模型的指导可参考Meta提供的负责任使用指南。
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