Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型，专为代码生成任务设计，如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练，并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。
需求人群：
["开发者：可以利用 Granite Code Models 提高编程效率，减少手动编写和调试代码的时间。","企业：可以集成到企业的工作流程中，用于代码审查、自动化测试和持续集成。","研究人员：可以用于进行代码生成、机器学习模型训练和语言理解的研究。"]
使用场景示例：
使用 Granite Code Models 自动生成函数的文档字符串。
集成到 IDE 中，为开发者提供实时的代码错误检测和修复建议。
在教育环境中，帮助学生理解复杂的编程概念和代码结构。
产品特色：
代码生成：自动生成新的代码段。
代码解释：提供代码段的解释。
代码修复：自动检测并修复代码中的错误。
代码编辑：对现有代码进行改进和优化。
代码翻译：将代码从一种语言翻译到另一种语言。
多语言支持：支持116种编程语言。
企业级信任：遵循 IBM 的 AI 伦理原则和法律指导。
开源许可：所有模型均在 Apache 2.0 许可下发布。
使用教程：
步骤1: 选择适合的模型路径，如 ibm-granite/granite-3b-code-base。
步骤2: 使用 transformers 库中的 AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 加载模型和分词器。
步骤3: 将输入文本转换为模型可以理解的标记。
步骤4: 将标记化的输入传输到设备（CPU或GPU）。
步骤5: 使用模型的 generate 方法生成输出标记。
步骤6: 将生成的输出标记解码回文本形式。
步骤7: 根据需要循环遍历输出，获取最终的代码或解释。
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