另外,TensorRT-LLM 也支持了 CodeFuse 中基于 MFTCoder 训练的开源模型部署。 CodeFuse-CodeLlama-34B int4 量化 这里我们使用 GPTQ [4] 技术对模型进行 int4 量化。GPTQ 是对逐层量化范式经典框架 OBQ(Optimal Brain Quantization)[5] 的高效实现,能够利用单张 A100-80G 在 4 小时内完成 OPT-175B 模型的...
模型包括 CodeFuse13B-4K 和CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT。CodeFuse早在6月开始内测,可用于开发助手、IDE插件等应用场景。 模型体验 CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT已经上线魔搭社区创空间,开发者们可以在创空间直接体验模型的代码生成效果。 创空间链接: modelscope.cn/studios/c 模型链接及下载 CodeFuse系列模型现已在Mo...
蚂蚁集团搞得CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 代码大模型。 CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 是一个通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调的代码大模型。模型微调采用了4k上下文。如果有必要,可以扩...
其中,尤为值得关注的是采用了 MFTCoder 框架,并利用多任务数据集进行微调的 CodeFuse-CodeLlama-34B [3] 模型,在 HumanEval 评估数据集中取得了当时的最好结果。具体来说,基于 CodeLlama-34b-Python模型进行微调的 CodeFuse-CodeLlama-34B 在 HumanEval-python 上实现了 74.4% 的 pass@1(贪婪解码)。以下是完整...
最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s(batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型的 ...
值得一提的是,CodeFuse-CodeLlama-34B 基于 CodeLlama 作为基础模型,并利用上述 MFT 框架进行微调,在 HumanEval Python pass@1 评估中取得高达的74.4%(贪婪解码)的好成绩,甚至超过了 GPT-4(67%)的表现。 官方介绍称,CodeFuse 的使命是开发专门设计用于支持整个软件开发生命周期的大型代码语言模型(Code LLMs),涵...
模型集合包括 CodeFuse-13B 和 CodeFuse-CodeLlama-34B。其中,CodeFuse-CodeLlama-34B基于CodeLlama作为基础模型,并利用MFT框架进行微调。在HumanEval Python pass@1评估中取得高达的74.4%(贪婪解码)的好成绩,甚至超过了GPT-4(67%)的表现。 目前,已开源的下内容: ...
MFT 微调框架支持蚂蚁自研模型，以及多个开源大模型的代码能力微调。同时，框架内含创新的微调数据打包技术，号称可提升微调速度约 8 倍；并使用多重部署优化技术，使推理加速约 2 倍。模型部分包括 CodeFuse13B-4K、CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT 两个大模型。模型训练过程中，CodeFuse 使用了程序分析校验技术，对高质量...
模型部分包括CodeFuse13B-4K、CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT两个大模型。模型训练过程中,CodeFuse使用了程序分析校验技术,对高质量代码数据进行筛选,并构建了代码领域专用字典,编码平均长度低10%+。 早在2022年1月,蚂蚁集团内部成立了代码智能生成专项,随着公司整体战略的推进,在统一软硬件基础设施支持下,从零到一训练了...
MFT 微调的 CodeLLaMA-34B,在 HumanEval 上取得了 74.4% 的结果(和 CodeLLaMA 一样,基于 greedy generation 模式评测),该结果超过了 GPT-4 (67%) 的成绩,也超过了 WizardCoder-34B 73.2% 的得分,在开源模型中位于国际前列。 04 4bit 量化部署