CodeGeeX4-ALL-9B

CodeGeeX4-ALL-9B

优质新品

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

需求人群:

"面向软件开发者、编程教育者和研究人员,特别是需要快速生成代码、理解代码逻辑、进行代码库管理和问答的专业人士。"

使用场景示例:

开发者使用CodeGeeX4-ALL-9B快速补全和生成代码,提高开发效率。

教育者利用模型进行编程教学,帮助学生理解复杂代码结构。

研究人员使用模型进行代码生成相关的学术研究和基准测试。

产品特色:

代码补全和生成:支持多种编程语言的代码自动完成和生成。

代码解释器:能够理解和解释代码段,提供代码执行的逻辑和功能解释。

网页搜索:集成搜索功能,帮助用户快速找到相关信息。

函数调用:支持函数级别的代码调用和执行。

代码问答:在代码库级别提供问答功能,帮助解决编程问题。

多轮对话历史维护:通过系统提示指导,维护上下文信息,提升交互质量。

代码检索:在大规模上下文中检索代码,实现高准确度的代码定位。

使用教程:

1. 安装必要的Python库,如transformers。

2. 使用AutoTokenizer从THUDM/codegeex4-all-9b获取分词器。

3. 使用AutoModelForCausalLM加载CodeGeeX4-ALL-9B模型。

4. 准备输入数据,使用tokenizer进行分词处理。

5. 将模型设置为评估模式,并执行代码生成。

6. 利用模型输出结果,进行后续的代码使用或分析。

7. 根据需要,参照用户指南深入了解模型的高级用法。

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