CodeGeeX4-ALL-9B
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Codegeex4 ALL 9B
簡介 :
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新開源版本,基於GLM-4-9B持續訓練,顯著提升了代碼生成能力。它支持代碼補全、生成、代碼解釋、網頁搜索、函數調用、代碼問答等功能,覆蓋軟件開發的多個場景。在公共基準測試如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表現優異,是參數少於10億的最強代碼生成模型,實現了推理速度與模型性能的最佳平衡。
需求人群 :
面向軟件開發者、編程教育者和研究人員,特別是需要快速生成代碼、理解代碼邏輯、進行代碼庫管理和問答的專業人士。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 61.5K
使用場景
開發者使用CodeGeeX4-ALL-9B快速補全和生成代碼,提高開發效率。
教育者利用模型進行編程教學,幫助學生理解複雜代碼結構。
研究人員使用模型進行代碼生成相關的學術研究和基準測試。
產品特色
代碼補全和生成:支持多種編程語言的代碼自動完成和生成。
代碼解釋器:能夠理解和解釋代碼段,提供代碼執行的邏輯和功能解釋。
網頁搜索:集成搜索功能,幫助用戶快速找到相關信息。
函數調用:支持函數級別的代碼調用和執行。
代碼問答:在代碼庫級別提供問答功能,幫助解決編程問題。
多輪對話歷史維護:通過系統提示指導,維護上下文信息,提升交互質量。
代碼檢索:在大規模上下文中檢索代碼,實現高準確度的代碼定位。
使用教程
1. 安裝必要的Python庫,如transformers。
2. 使用AutoTokenizer從THUDM/codegeex4-all-9b獲取分詞器。
3. 使用AutoModelForCausalLM加載CodeGeeX4-ALL-9B模型。
4. 準備輸入數據,使用tokenizer進行分詞處理。
5. 將模型設置為評估模式,並執行代碼生成。
6. 利用模型輸出結果,進行後續的代碼使用或分析。
7. 根據需要,參照用戶指南深入瞭解模型的高級用法。
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