
使用场景
使用Lingma SWE-GPT进行代码自动生成,提升开发效率。
利用模型进行代码审查和修复,减少人为错误。
在教育环境中使用,帮助学生理解软件工程概念和实践。
产品特色
提供智能化的代码生成和修复建议。
支持复杂的软件工程任务的自动化处理。
基于软件工程开发过程数据进行训练,提升模型的专业性。
在SWE-bench排行榜上取得了优异的解决率和故障定位成功率。
支持多种开发环境的集成与部署。
提供详细的使用文档和示例,方便开发者快速上手。
支持虚拟环境配置,简化模型的安装与使用流程。
可通过API进行调用,方便与现有系统集成。
使用教程
访问产品页面并克隆代码库:`git clone https://github.com/LingmaTongyi/SWESynInfer.git`。
进入项目目录并创建虚拟环境:`cd SWESynInfer`,`conda env create -f environment.yml`。
激活虚拟环境:`conda activate swesyninfer`。
设置模型路径并运行测试脚本:`python scripts/1_change_testbed_path.py YOUR_ABSOLUTE_PATH/SWESynInfer/SWE-bench/repos/testbed`。
启动API服务器并调用模型进行推理。
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