code llama就是在llama2模型【一文看懂llama2(原理,模型,训练)】的基础上,利用代码数据进行训练和微调,提高llama2在代码生成上的能力。 code llama提供了三种模型,每种模型包含7B,13B,34B三个尺寸,支持多种编程语言,如Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash等。
预训练代码模型 Code Llama和Code Llama-Python模型没有微调指令遵循。在提示时，应使预期答案成为提示的自然延续。有关一些示例，请参阅example_completion.py。为了说明，请参阅下面的命令以使用CodeLlama-7b模型运行它（nproc_per_node需要设置为MP值）：torchrun --nproc_per_node 1 example_code_completion.py ...
Code Llama 编码能力非常强，它可以根据代码和自然语言提示生成代码（例如用户输入提示「帮我写一个输出斐波那契序列的函数。」） 它还可帮助用户进行代码补全和调试代码。三个参数版本的 Code Llama 模型都使用了 500B 的代码 tokens 和代码相关数据进行训练。7B 和 13B 基础和指令模型也经过了 FIM（fill-in-the-...
CodeGemma 2B Base Model，专门针对代码生成进行训练，旨在快速生成代码，适合需要隐私或高性能代码生成的环境。CodeGemma 7B Base Model，训练数据包括80%的代码和20%的自然语言，适合代码生成和理解。CodeGemma 7B Instruct Model，微调版，适用于聊天，擅长代码生成和数学推理。2B模型相比同尺寸模型更具有优势 作者使用...
:专门针对快速高效的代码自动补全进行训练，在延迟关键的应用中表现出色。与同类2B模型相比，其处理速度快接近2倍。CodeGemma-7B Instruct Model :在7B Base Model的基础上进行了指令微调，可用于代码交互和数学推理任务。出色的性能表现 CodeGemma系列模型在多个方面展现了出色的性能:代码理解和生成，在HumanEval等Python...
我们可以使用 7B 和 13B 模型进行文本/代码补全或填充。下述代码演示了如何使用 pipeline 接口来进行文本补全。运行时，只需选择 GPU 即可在 Colab 的免费 GPU 上运行。from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf")...
CodeGemma-2B Base Model: 专门针对快速高效的代码自动补全进行训练,在延迟关键的应用中表现出色。与同类2B模型相比,其处理速度快接近2倍。 CodeGemma-7B Instruct Model: 在7B Base Model的基础上进行了指令微调,可用于代码交互和数学推理任务。 出色的性能表现 ...
CodeGemma-2B Base Model: 专门针对快速高效的代码自动补全进行训练,在延迟关键的应用中表现出色。与同类2B模型相比,其处理速度快接近2倍。 CodeGemma-7B Instruct Model: 在7B Base Model的基础上进行了指令微调,可用于代码交互和数学推理任务。 出色的性能表现 ...
Code Llama 系列模型有三个参数版本,参数量分别为 7B、13B 和 34B。并且支持多种编程语言,包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash。 Meta 提供的 Code Llama 版本包括: Code Llama,基础代码模型; Code Llama-Python,Python 微调版; ...