FastApply-7B-v1.0
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Fastapply 7B V1.0
紹介 :
FastApply-7B-v1.0は、コード編集タスク向けに設計された大規模言語モデルです。Qwen2.5 Coderアーキテクチャをベースに、高速かつ正確なコード修正機能を実現するためにファインチューニングされています。本モデルは、ファイル全体の編集を迅速に生成し、即時コード適用タスクに対応しており、AI駆動型コードエディタへの統合に特に適しています。デプロイ時には高いスループットと編集精度(約150 tokens/second)を示します。Kortixによって開発され、Apache-2.0ライセンスで提供されており、迅速な適用プロセスを通じてデータ生成とモデルのファインチューニングを支援することを目的としています。
ターゲットユーザー :
本製品は、高速かつ正確なコード編集を必要とする開発者やチーム、特にAI駆動型コードエディタを使用するユーザーに適しています。コード修正の効率向上、手動編集による時間とエラーの削減に役立ちます。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 48.3K
使用シナリオ
AI駆動型コードエディタでコード更新を迅速にマージする。
ローカル開発ツールに低コストのコード編集ソリューションを提供する。
高スループット環境で高速なコード修正を実現する。
製品特徴
即時コード適用:コード更新を迅速にマージし、修正内容の完全な統合を保証します。
ファイル全体編集:コードファイル全体に対する正確な編集をサポートし、コード構造とコメントを保持します。
AIエディタとの統合:AiderやPearAIなどのAI駆動型コードエディタとシームレスに統合できます。
ローカルツールサポート:最先端モデルの出力コストを削減し、ローカル開発環境に適しています。
高スループット:迅速なデプロイ環境において、高スループットと高編集精度を実現します。
使用チュートリアル
1. Hugging Face Transformersライブラリを使用して、モデルとトークナイザーを読み込みます。
2. 入力テキストを用意し、指定されたプロンプト構造に従ってコードと更新部分を構成します。
3. 入力テキストをモデル入力にエンコードします。
4. モデルを呼び出してレスポンスを生成します。
5. レスポンスから更新されたコード(<updated-code>タグ内)を抽出します。
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