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使用场景
自动化代码生成：用户可以利用 DeepCoder 生成高效的代码段，减少手动编写的时间。
编程竞赛辅助：为参加编程竞赛的开发者提供实时代码评估和优化建议。
教育工具：帮助计算机科学教育工作者在教学中提供编程练习和解决方案。
产品特色
处理长上下文：支持 64K 上下文的推理能力，适用于复杂的编程任务。
高准确率：在 LiveCodeBench v5 上达到 60.6% 的 Pass@1 准确率，超越基线模型。
基于强化学习：采用分布式强化学习优化模型，提升训练稳定性和效率。
开源和易用：提供了多种高性能推理系统支持，易于集成和使用。
支持多种编程任务：在多个基准测试上表现优异，包括 HumanEval + 和 Codeforces。
使用教程
访问 DeepCoder 的 Hugging Face 页面。
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根据说明下载模型和相关库。
在支持的推理系统中设置模型。
输入编程问题或需求，调用模型进行代码生成。
获取生成的代码并进行测试和优化。
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