

Granite Code Models
紹介 :
Granite Code Modelsは、IBMが開発した、コード生成タスク(バグ修正、コード解説、コード文書化など)向けに設計された一連のオープンソース基本モデルです。これらのモデルは、様々なプログラミング言語でトレーニングされており、様々なコード関連タスクにおいて最先端の性能を達成しています。主な利点として、包括的な性能、企業レベルの信頼性、そしてIBMのAI倫理原則に準拠してトレーニングされている点が挙げられます。
ターゲットユーザー :
["開発者:Granite Code Modelsを利用してプログラミング効率を向上させ、手動でのコード記述とデバッグにかかる時間を削減できます。","企業:企業ワークフローに統合し、コードレビュー、自動テスト、継続的インテグレーションなどに利用できます。","研究者:コード生成、機械学習モデルのトレーニング、言語理解の研究などに利用できます。"]
使用シナリオ
Granite Code Modelsを使用して関数のドキュメント文字列を自動生成する。
IDEに統合し、開発者に対してリアルタイムのコードエラー検出と修正の提案を行う。
教育環境において、学生が複雑なプログラミング概念とコード構造を理解するのを支援する。
製品特徴
コード生成:新しいコードセグメントを自動生成します。
コード解説:コードセグメントの解説を提供します。
コード修正:コード内のエラーを自動的に検出し修正します。
コード編集:既存のコードを改善および最適化します。
コード翻訳:コードをある言語から別の言語に翻訳します。
多言語サポート:116種類のプログラミング言語をサポートします。
企業レベルの信頼性:IBMのAI倫理原則と法的指針に準拠しています。
オープンソースライセンス:すべてのモデルはApache 2.0ライセンスの下で公開されています。
使用チュートリアル
ステップ1:適切なモデルパスを選択します(例:ibm-granite/granite-3b-code-base)。
ステップ2:transformersライブラリのAutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用してモデルとトークナイザーを読み込みます。
ステップ3:入力テキストをモデルが理解できるトークンに変換します。
ステップ4:トークン化された入力をデバイス(CPUまたはGPU)に転送します。
ステップ5:モデルのgenerateメソッドを使用して出力トークンを生成します。
ステップ6:生成された出力トークンをテキスト形式にデコードします。
ステップ7:必要に応じて出力を反復処理し、最終的なコードまたは解説を取得します。
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