CodeShell是什么？
CodeShell是北京大學知識計算實驗室聯合四川天府銀行AI團隊研發的多語言代碼大模型基座。CodeShell具有70億參數，在五千億Tokens進行了訓練，上下文窗口長度為8192。在權威的代碼評估Benchmark（HumanEval與MBPP）上，CodeShell取得同等規模最好的性能。
CodeShell代碼：https://github.com/WisdomShell/codeshell
CodeShell基座模型：https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B
代碼助手VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vscode
本次開源的模型如下：
- CodeShell Base：CodelShell底座模型，具有強大的代碼基礎能力。
- CodeShell Chat：CodelShell對話模型，在代碼問答、代碼補全等下游任務重性能優異。
- CodeShell Chat 4bit：CodelShell對話模型4bit量化版本，在保證模型性能的前提下內存消耗更小，速度更快。
- CodeShell CPP：CodelShell對話模型CPP版本，支持開發者在沒有GPU的個人電腦中使用。注意，CPP版本同樣支持量化操作，用戶可以在最小內存為8G的個人電腦中運行CodeShell。
CodeShell主要特性
- 強大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上達到了7B代碼基座大模型的最優性能
- 完整的體系：除了代碼大模型，同時開源IDE（VS Code與JetBrains）插件，形成開源的全棧技術體系
- 輕量化部署：支持本地C++部署，提供輕量快速的本地化軟件開發助手解決方案
- 全面的評測：提供支持完整項目上下文、覆蓋代碼生成、代碼缺陷檢測與修復、測試用例生成等常見軟件開發活動的多任務評測體系（即將開源）
- 高效的訓練：基于高效的數據治理體系，CodeShell在完全冷啟動情況下，只訓練了五千億Token即獲得了優異的性能
如何使用CodeShell？
CodeShell系列模型已經上傳至?Hugging Face，開發者可以通過Transformers快速調用CodeShell和CodeShell-Chat。
在開始之前，請確保已經正確設置了環境，并安裝了必要的代碼包，以及滿足上一小節的環境要求。你可以通過下列代碼快速安裝相關依賴。
pip install -r requirements.txt
接下來你可以通過Transformers使用CodeShell。
?版權聲明：如無特殊說明，本站所有內容均為AIHub.cn原創發布和所有。任何個人或組織，在未征得本站同意時，禁止復制、盜用、采集、發布本站內容到任何網站、書籍等各類媒體平臺。否則，我站將依法保留追究相關法律責任的權利。
