使用场景
开发者自动生成缺失代码段
代码审查分析逻辑
辅助学生理解学习代码结构
产品特色
强大代码生成能力
增强代码推理能力
辅助代码修复
支持长上下文
多参数规模可选
基于先进架构
提供量化版本
使用教程
1.安装 huggingface_hub 和 llama.cpp。
2.使用 huggingface-cli 下载 GGUF 文件。
3.若文件被分割,用 llama-gguf-split 合并。
4.通过 llama-cli 启动模型。
5.与模型交互提代码问题。
6.评估结果并调整。
使用场景
开发者自动生成缺失代码段
代码审查分析逻辑
辅助学生理解学习代码结构
产品特色
强大代码生成能力
增强代码推理能力
辅助代码修复
支持长上下文
多参数规模可选
基于先进架构
提供量化版本
使用教程
1.安装 huggingface_hub 和 llama.cpp。
2.使用 huggingface-cli 下载 GGUF 文件。
3.若文件被分割,用 llama-gguf-split 合并。
4.通过 llama-cli 启动模型。
5.与模型交互提代码问题。
6.评估结果并调整。