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。