使用场景

开发者使用该模型生成排序算法的代码。

数据科学家利用模型进行大规模代码分析和优化。

教育者将模型集成到编程教学中，帮助学生理解和学习代码逻辑。

产品特色

代码生成：显著提升代码生成能力，帮助开发者快速实现代码逻辑。

代码推理：增强模型对代码逻辑的理解，提高代码分析的准确性。

代码修复：自动检测并修复代码中的错误，提升代码质量。

全参数量覆盖：提供从0.5亿到32亿参数的不同模型大小，满足不同开发者需求。

GPTQ量化：8位量化技术，优化模型性能和内存使用。

长上下文支持：支持长达32768个token的上下文长度，适合处理长代码片段。

多语言支持：主要支持英文，适用于国际化开发环境。

开源：模型开源，便于社区贡献和进一步的研究。

使用教程

1. 安装Hugging Face的transformers库，并确保版本至少为4.37.0。

2. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer从Hugging Face Hub加载模型和分词器。

3. 准备输入提示，例如编写一个快速排序算法。

4. 使用tokenizer.apply_chat_template方法处理输入消息，并生成模型输入。

5. 将生成的模型输入传递给模型，并设置max_new_tokens参数以控制生成的代码长度。

6. 模型生成代码后，使用tokenizer.batch_decode方法将生成的token转换为文本。

7. 根据需要对生成的代码进行进一步的测试和调试。