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deepseek-coder-1.3b-base

基于深度学习的多语言代码生成模型

deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据,支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。

CodeLlama-7b-Instruct-hf - Meta推出的7B参数代码生成模型 支持多语言编程
Code LlamaGithubHuggingface人工智能模型代码生成开发工具开源项目机器学习模型
CodeLlama-7b-Instruct-hf是Meta开发的7B参数代码生成模型,基于优化的Transformer架构。它支持代码补全、插入和指令跟随,适用于多种编程语言,尤其擅长Python。作为Code Llama系列的一员,该模型提供安全的代码助手功能,可用于商业和研究领域。
CodeLlama-7b-Instruct-hf - Meta开发的7B参数通用代码生成模型 支持代码补全和指令跟随
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
CodeLlama-7b-Instruct-hf是Meta开发的7B参数代码生成模型,专注于通用代码合成和理解。该模型支持代码补全、填充和指令跟随,采用优化的Transformer架构。它适用于商业和研究中的代码相关任务,但仅支持英语和特定编程语言。用户需注意合规使用并进行安全测试。模型于2023年上半年完成训练,是CodeLlama系列中的指令调优版本。
granite-3b-code-base-2k - IBM开发的多语言代码生成AI模型
GithubGranite-3B-Code-Base-2KHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型自然语言处理
Granite-3B-Code-Base-2K是一款开源的代码生成AI模型,由IBM Research开发。该模型经过116种编程语言的大规模训练和高质量数据微调,可用于代码生成、解释和修复等多种软件工程任务。它采用Apache 2.0许可证,适合企业级应用。虽然功能强大,但使用时需考虑其局限性。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - 支持80+编程语言的22B代码生成模型
Codestral 22BGithubHuggingfaceMistral AI代码生成填补查询开源项目模型模型量化
Codestral-22B由Mistral团队发布,支持Python等80多种编程语言,专为编码任务设计,兼具指令和中间填充查询能力。
tiny_starcoder_py - 基于StarCoder架构的Python代码生成AI模型
GithubHuggingfaceStarCoderTinyStarCoderPy人工智能模型代码生成开源项目模型深度学习
TinyStarCoderPy是一个基于StarCoder架构的164M参数AI模型,针对Python编程场景进行优化。该模型在100B规模的Python代码数据集上完成训练,具备代码生成和填空功能,支持8k上下文长度和多查询注意力机制,可用于GitHub代码开发环境中的编程辅助任务。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
CodeGeeX - 强大的多语言代码生成与翻译模型
CodeGeeXGithub人工智能代码生成多语言开源项目编程助手
CodeGeeX是一个拥有130亿参数的大规模多语言代码生成模型。该模型可生成Python、C++、Java等主流编程语言的可执行代码,并支持跨语言代码翻译。CodeGeeX提供免费的VS Code和Jetbrains IDE扩展,在HumanEval-X多语言基准测试中表现优异。项目完全开源,同时支持Ascend和NVIDIA平台,为开发者提供高效的代码生成工具。
CodeBERTa-small-v1 - 基于RoBERTa架构的多语言代码理解模型
CodeBERTaGithubHuggingface代码补全开源项目机器学习模型编程语言识别自然语言处理
CodeBERTa-small-v1是一个基于RoBERTa架构的代码理解模型,在CodeSearchNet数据集上预训练。支持6种主流编程语言,采用字节级BPE分词器高效编码。该模型包含6层结构和8400万参数,可用于代码补全和编程语言识别等任务。CodeBERTa为代码分析和生成提供了有力支持,是开发人员的实用工具。
starcoder2-7b-AWQ - AWQ量化的StarCoder2代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型模型深度学习程序开发
StarCoder2-7B-AWQ是经AWQ量化的大规模代码生成模型。它支持17种编程语言,采用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。该模型在多项基准测试中表现优异,能生成高质量代码。量化后显著降低内存占用,便于部署应用。
unixcoder-base-nine - 统一跨模态模型提升代码表示
GithubHuggingfaceUniXcoder代码补全代码表示开源项目模型编码-解码模式跨模态预训练
UniXcoder是微软团队开发的跨模态预训练模型,利用多模态数据(如代码注释和AST)来增强代码表示能力。该模型支持代码搜索、代码补全、函数名预测和API推荐等多种任务,依托Python库torch和transformers为基础,易于下载和使用。UniXcoder通过其高效的模型架构,有助于开发者提升代码处理效率和准确性。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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