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CodeGen

一系列用于程序合成的开源模型

CodeGen是由Salesforce AI Research开发的开源项目,涵盖多个模型版本(350M、1B、3B、7B、16B),专注于程序合成。最新的CodeGen2.5模型在7B参数下超越了16B参数模型的性能。主要更新包括CodeGen2.0的强大补全能力和CodeGen1.0的发布,其性能媲美OpenAI Codex。所有模型均可在Hugging Face Hub上获取,适用于多轮程序合成任务。

deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
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。
bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 - 基于2T代码数据训练的4K上下文智能编程模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成大语言模型开源项目机器学习模型
DeepSeek Coder是一个开源的代码生成语言模型,通过2T代码数据预训练和2B指令数据微调,具备4K上下文窗口。该模型支持代码生成与理解功能,开发者可通过Hugging Face平台便捷部署,并允许商业应用场景。
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。
santacoder - 跨编程语言的代码生成解决方案
Fill-in-the-MiddleGithubHuggingfaceMulti Query AttentionSantaCoder代码生成开源项目无指令模型模型
SantaCoder模型专注于生成Python、Java和JavaScript的代码,通过1.1B参数和多查询注意力机制,在不同数据集上展现出卓越的性能。该模型使用2048个Token的上下文窗口,并以填充中间目标优化了精确度。通过专业训练过滤,SantaCoder提升了代码补全能力。此模型可在多个开发场景中应用,但需注意代码许可和归属要求。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目
DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型,在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言,拥有128K的上下文长度,采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本,在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越,同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力,为代码智能领域带来重要进展。
deepseek-coder-6.7b-instruct - 多语言代码生成与补全的开源AI模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码模型开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-6.7b-instruct是一个基于2T代码和自然语言数据训练的开源AI代码模型。该模型支持多种编程语言,提供1.3B至33B不同规模版本,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。它具有16K窗口大小和填空任务能力,支持项目级代码补全和插入。这个模型适用于各种代码生成和补全任务,为开发者提供了强大的编程辅助工具。
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。
granite-3b-code-instruct-2k - 用于改进代码生成的3B参数AI模型
GithubGranite-3B-Code-Instruct-2KHuggingface代码生成使用案例开源项目数据集模型模型训练
IBM Research的Granite-3B-Code-Instruct-2K是一个3B参数的AI模型,专注提升编程指令响应。它从多个许可数据集微调而来,支持多种编程语言。尽管在某些语言上的性能突出,域外使用建议提供示例指导。部署于IBM超算集群确保了高效性。然而,模型须在特定应用上进行安全测试。
codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型,支持多种精度选择的GGUF格式
CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化
这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本,文件大小从2.16GB到9.07GB不等,采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级,可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好,适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。
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