在权威的代码评估 Benchmark(HumanEval 与 MBPP)上,CodeShell 取得同等规模最好的性能。与此同时,CodeShell 提供了与大模型配套的部署方案与 IDE 插件。 本文将采用 CodeShell 提供的团队 GPU 部署方案,在 HAI 上进行部署实践。 lfs install # 从国内镜像下载CodeShell-7B-Chat模型文件 # 备用链接:https://wisemodel.cn/WisdomShell/CodeShell-7B-Chat.git 模型的用户可以参照 CodeShell 提供的 官方微调示例,在 HAI 上进行模型微调。 CodeShell 插件开源地址:VsCode 插件、Jetbrains 插件。
突破性的多语言代码大模型基CodeShell:北京大学与四川天府银行联合打造,引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座 - CodeShell Chat</ - CodeShell Chat ,开发者可以通过Transformers快速调用CodeShell和CodeShell-Chat。 ://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B/tree/main) * [codeshell](https://github.com/WisdomShell/codeshell
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】继CodeLlama开源之后,北大等机构正式开源了性能更强的代码基座大模型CodeShell-7B和代码助手CodeShell-Chat CodeShell代码:https://github.com/WisdomShell/codeshell CodeShell基座模型:https://huggingface.co/WisdomShell /CodeShell-7B 代码助手VSCode插件:https://github.com/WisdomShell/codeshell-vscode 具体来说,CodeShell-7B基于5000亿Tokens 这一场景下CodeShell依然保持优异性能,充分验证了CodeShell的真实底座能力。 CodeShell在Hggingface权威的代码大模型榜单中的表现也极其亮眼! CodeShell-Chat。
突破性的多语言代码大模型基CodeShell:北京大学与四川天府银行联合打造,引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座 CodeShell系列模型已经上传至 Hugging Face,开发者可以通过Transformers快速调用CodeShell和CodeShell-Chat。 Model Quantization CodeShell 支持4 bit/8 bit量化,4 bit量化后,占用显存大小约6G,用户可以在显存较小的GPU上使用CodeShell。 in c/c++ 由于大部分个人电脑没有GPU,CodeShell提供了C/C++版本的推理支持,开发者可以根据本地环境进行编译与使用,详见CodeShell C/C++本地化版。 ://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B/tree/main) * [codeshell](https://github.com/WisdomShell/codeshell
WizardCoder、StarCoder 、 GPT-C、CodeGPT、PolyCoder、CodeGen、PyCodeGPT、Pangu-Coder、CodeGeeX、Phi-1、CodeFuse、CodeShell
['en', 'zh'] ['chat'] True LLM codeshell ['en', 'zh'] ['generate'] True LLM codeshell-chat
也出现了许多类似使用 CLM 预训练的模型,比如 GPT-C、CodeGPT、PolyCoder、CodeGen、PyCodeGPT、Pangu-Coder、CodeGeeX、Phi-1、CodeFuse、CodeShell
在代码处理中也出现了许多类似于CLM预训练的模型,如GPT-C,CodeGPT,PolyCoder,CodeGen,PyCodeGPT,Pangu-Coder,CodeGeeX,CodeFuse,CodeShell