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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`。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M16.2,11.1c.4.5.4,1.2,0,1.8l-4.7,7.1h-3.8l5.3-8L7.6,4h3.8l4.7,7.1Z'/%3e%3c/svg%3e)
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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