Granite Code Models
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Granite Code Models

开源基础模型,用于代码智能任务,支持116种编程语言。

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。

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    • Granite Code Models简介概述

      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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