需求人群:
"目标受众为开发者、编程教育者和研究人员,他们可以利用DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base进行代码生成、教学辅助和研究工作。"
使用场景示例:
开发者利用模型快速生成排序算法的代码。
编程教育者使用模型辅助教学,展示代码实现过程。
研究人员使用模型进行代码生成任务的实验和评估。
产品特色:
代码补全:能够根据用户输入的代码片段自动补全代码。
代码插入:在现有代码中插入新的代码片段,以实现特定功能。
聊天完成:支持与用户进行对话,根据对话内容生成代码。
支持多种编程语言:从86种扩展到338种,满足不同编程需求。
长上下文处理:上下文长度从16K扩展到128K,能够处理更长的代码。
API平台兼容:提供与OpenAI兼容的API,方便开发者使用。
本地运行支持:提供了在本地使用Huggingface的Transformers进行模型推理的示例。
使用教程:
1. 访问Huggingface模型库页面,下载DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base模型。
2. 安装Huggingface的Transformers库,用于模型的加载和推理。
3. 使用提供的代码补全、代码插入或聊天完成的示例代码,进行具体的功能测试。
4. 根据需要,调整输入参数,如max_length和top_p,以获得不同的生成效果。
5. 利用模型生成的代码,进行进一步的开发或教学工作。
6. 通过DeepSeek的API平台,实现模型的远程调用和集成。
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开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
新一代开放代码模型,提升编程效率。
Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员,专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据,提升了代码能力,同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言,并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可,旨在加速代码智能的应用。
高效编码的开源大型语言模型
Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型(LLMs),在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本,旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上,额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色,包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。
为Cursor.sh IDE提供AI辅助编码的开源仪表板。
CursorLens是一个开源的仪表板,专为Cursor.sh IDE设计,用于记录AI代码生成、跟踪使用情况并控制AI模型(包括本地模型)。它允许用户在本地运行或使用即将推出的托管版本。该产品代表了编程领域中AI技术的应用,提供了代码生成、使用跟踪和模型控制等功能,极大地提高了开发效率和代码质量。
12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
高性能的开源代码模型
Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型,性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色,提供高效的代码生成和理解能力,适用于编程和软件开发领域。
智能编程助手,提升开发效率。
CodeGeeX是一款基于大模型的全能智能编程助手,能够实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能,支持多种主流IDE和编程语言,帮助开发者显著提高工作效率。
开源的多语言代码生成模型
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。
领先的文本到语音转换模型
Fish Speech V1.2是一款基于300,000小时的英语、中文和日语音频数据训练而成的文本到语音(TTS)模型。该模型代表了语音合成技术的最新进展,能够提供高质量的语音输出,适用于多种语言环境。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
开源代码语言模型,提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型,性能与GPT4-Turbo相当,在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上,通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练,显著增强了编码和数学推理能力,同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
开源字幕生成工具,实现内容无缝翻译。
subtitle是一个开源的字幕生成工具,利用先进的机器学习技术,为用户提供准确且自然的声音字幕。它支持多种语言,易于集成到现有的工作流程中,并允许用户在自己的服务器上自托管,增强控制权和隐私保护。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
Codestral是为代码生成任务设计的AI模型。
Codestral是Mistral AI团队推出的首个代码生成AI模型,它能够通过共享指令和完成API端点帮助开发者编写和与代码交互。它在80多种编程语言上进行了训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等,能够完成编码功能、编写测试和使用中间填充机制完成部分代码。Codestral在性能上设立了新的标准,它拥有32k的上下文窗口,比竞争对手的4k、8k或16k更大,从而在RepoBench上超越了所有其他模型。此外,它还提供了专用的API端点codestral.mistral.ai,允许用户在IDE中使用Instruct或Fill-In-the-Middle路由,并且提供了8周的免费beta期。Codestral还集成到了LlamaIndex和LangChain等应用框架中,以及VSCode和JetBrains环境中,使得开发者可以在这些环境中生成和与代码进行交互。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
下一代开源和双语大型语言模型
Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。
集代码生成与执行于一体的开源系统
OpenCodeInterpreter是一个开源的代码生成系统,将代码生成、执行和迭代优化结合在一起。它利用包含6.8万段交互的Code-Feedback数据集进行训练,可以根据执行输出和人类反馈对代码进行动态优化。在HumanEval、MBPP等基准测试上的评估显示了它在代码生成方面的突出表现。具有33B参数量的OpenCodeInterpreter在HumanEval和MBPP的平均准确率可达83.2%,与GPT-4代码解释器的84.2%不相上下,并可通过人工反馈提升至91.6%。OpenCodeInterpreter缩小了开源代码生成模型与GPT-4等专有系统之间的差距。
开源代码生成模型
Code Llama 70B是一个大型开源代码生成语言模型,可以从自然语言提示或现有代码片段生成多种编程语言的代码。它基于175亿参数的通用语言模型Llama 2,经过专门针对代码生成任务的微调,可以高效准确地生成Python、C++、Java等语言的代码。Code Llama 70B在人工评估基准测试中取得了67.8的高分,性能超过了以往的开源模型,可与专利模型媲美。它强大的代码生成能力可以提升编程效率,降低编码门槛,启发更多创新应用。
开源、低成本的v0.dev替代品,可自定义且与GitHub无缝融合
vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
AI驱动的营销工具,为团队创造内容并自动发布。
Blaze是一个AI驱动的营销工具,专为团队设计,能够通过简单的指令快速创建并发布各种营销内容。它通过分析用户的网站和社交媒体内容,自动生成定制的字体、颜色和语调,帮助用户节省时间,提高效率。Blaze的主要优点包括:能够创建100多种类型的营销内容,支持多语言生成和翻译,提供内容日历规划,以及SEO优化等。它适合需要高效内容生产和发布工具的团队和个人。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
可视化和透明的开源ChatGPT替代品
Show-Me是一个开源应用程序,旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务,使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互,并通过动态图形界面可视化推理过程。
本地AI图片翻译,免费高效,支持二次编辑。
小麦AI图片翻译是一款基于本地AI模型处理的桌面客户端软件,它能够实现快速的图片翻译处理,并且完全免费。该软件不依赖服务器资源,直接在用户的电脑上运行,支持批量处理图片,并且支持多种语言翻译,满足用户对图片翻译的各种需求。
macOS用户的原生AI聊天界面
HuggingChat macOS是一个为macOS用户设计的原生聊天界面,利用开源语言模型的强大功能。它将高级AI对话的能力直接带到您的桌面上,提供了无缝且直观的体验。
FLUX模型的Cog推理引擎
Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎,由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化,敏感内容检查,以及img2img支持,旨在提高图像生成模型的性能和安全性。
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