CodeFuse-DevOps-Model: 赋能DevOps全生命周期的开源中文大模型
在当今快速发展的软件开发和运维领域,DevOps已成为提高效率、保证质量的关键实践。然而,DevOps涉及的知识面广、技术栈复杂,工程师们常常面临各种挑战。为了解决这一问题,CodeFuse团队推出了业界首个开源的中文DevOps大模型 - CodeFuse-DevOps-Model,旨在为DevOps全生命周期提供智能支持。
项目概述
CodeFuse-DevOps-Model是一系列专门针对DevOps领域的大型语言模型(LLM)。这些模型经过精心训练和调优,能够理解和回答DevOps生命周期中的各种问题,涵盖从开发、测试到部署、运维的全过程。
该项目的主要特点包括:
- 中文优先: 专门针对中文DevOps场景进行优化,更贴合国内工程师的使用习惯。
- 全面覆盖: 涵盖DevOps全生命周期的各个阶段,包括但不限于持续集成、持续部署、监控告警、日志分析等。
- 开源共享: 模型完全开源,鼓励社区贡献和改进。
- 性能优异: 在多个DevOps相关评测中表现出色,超越同规模的其他模型。
模型系列
目前,CodeFuse-DevOps-Model提供了两个主要系列:
- 7B系列: 适合资源受限的环境,在保证性能的同时兼顾效率。
- 14B系列: 提供更强大的能力,适合复杂场景和高要求的应用。
每个系列都包含Base模型和Chat模型两种变体:
- Base模型: 经过高质量中文DevOps语料训练的基础模型。
- Chat模型: 在Base模型基础上,通过DevOps问答数据进行指令微调,更适合交互式场景。
模型评测
为了验证模型的效果,CodeFuse团队选取了CMMLU和CEval两个评测数据集中与DevOps相关的六个科目,共574道选择题进行测试。评测结果显示,CodeFuse-DevOps-Model在Zero-shot和Few-shot场景下都取得了优异的成绩,超越了同规模的其他知名模型。
以14B Chat模型为例,在Zero-shot测试中得分74.04%,Five-shot测试中得分75.96%,显著优于其他对比模型。这一结果证明了CodeFuse-DevOps-Model在DevOps领域的专业性和准确性。
快速上手
CodeFuse-DevOps-Model支持通过Hugging Face Transformers库快速使用。以下是一个简单的示例代码:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
# 指定generation_config
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", trust_remote_code=True)
# 进行对话
resp, hist = model.chat(query='你是谁', tokenizer=tokenizer, history=None)
print(resp)
通过这种方式,开发者可以轻松地将CodeFuse-DevOps-Model集成到自己的项目中,实现智能问答、代码补全等功能。
模型训练与微调
CodeFuse-DevOps-Model不仅提供了预训练模型,还开放了训练和微调的完整流程,使得用户可以根据自身需求对模型进行定制化训练。
预训练
如果用户有特定领域的文档语料(如公司内部产品文档),可以使用提供的脚本对模型进行增量预训练:
torchrun --nproc_per_node=8 --nnodes=$WORLD_SIZE --master_port=$MASTER_PORT --master_addr=$MASTER_ADDR --node_rank=$RANK src/train_bash.py \
--deepspeed conf/deepspeed_config.json \
--stage pt \
--model_name_or_path path_to_model \
--do_train \
--dataset your_corpus \
--template default \
--finetuning_type full \
--output_dir path_to_output_checkpoint_path \
# 其他参数...
指令微调
对于收集到的特定领域QA数据,可以通过以下命令进行指令微调:
torchrun --nproc_per_node=8 --nnodes=$WORLD_SIZE --master_port=$MASTER_PORT --master_addr=$MASTER_ADDR --node_rank=$RANK src/train_bash.py \
--deepspeed conf/deepspeed_config.json \
--stage sft \
--model_name_or_path path_to_model \
--do_train \
--dataset your_corpus \
--template chatml \
--finetuning_type full \
--output_dir /mnt/llm/devopspal/model/trained \
# 其他参数...
这种灵活的训练方式使得CodeFuse-DevOps-Model可以不断适应新的DevOps实践和技术发展。
模型量化
为了满足不同的部署需求,CodeFuse团队还提供了模型量化的功能。用户可以使用提供的脚本将模型量化为INT4格式,大幅减小模型体积并提高推理速度,同时保持较高的性能。
开源社区与未来展望
CodeFuse-DevOps-Model是一个开源项目,欢迎社区贡献者参与改进和优化。项目团队也在持续更新模型,计划推出更多功能,如支持函数调用、多模态输入等。
未来,CodeFuse-DevOps-Model将继续专注于DevOps领域,不断提升模型性能,扩展应用场景。我们期待这个项目能够成为DevOps实践中的得力助手,提高开发运维效率,降低人为错误,最终推动整个行业的技术进步。
结语
CodeFuse-DevOps-Model作为业界首个开源的中文DevOps大模型,为DevOps领域带来了新的可能性。它不仅是一个强大的工具,更是一个开放的平台,欢迎所有对DevOps感兴趣的开发者、研究者和企业参与其中,共同推动DevOps智能化的发展。
让我们携手利用AI的力量,共同构建更高效、更可靠的DevOps生态系统!
📢 欢迎访问CodeFuse-DevOps-Model GitHub仓库了解更多详情,并参与到这个激动人心的项目中来!