Beschreibung
Code Llama ist Metas Familie von großen Sprachmodellen, die auf Code spezialisiert sind, erstellt durch weiteres Training von Llama 2 auf codespezifischen Datensätzen. Es ist für die allgemeine Codesynthese und -verständnis konzipiert: Generierung von Code und natürlichen Erklärungen zu Code aus Eingabeaufforderungen, Vervollständigung von Teilcode und Ergänzung von Code basierend auf dem umgebenden Kontext.
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Die Familie umfasst drei Parametergrößen (7B, 13B und 34B, mit einer später hinzugefügten 70B-Größe) und drei Varianten in jeder Größe: das Basis-Code-Llama-Modell für allgemeine Codesynthese und -verständnis, Code Llama - Python, speziell für Python optimiert, und Code Llama - Instruct, optimiert für anweisungsfolgendes Verhalten und sicherere Nutzung in Code-Assistenten-Anwendungen. Die Modelle sind autoregressive Transformer, die Texteingaben annehmen und Textausgaben erzeugen, trainiert von Meta zwischen Januar und Juli 2023 auf einem festen, offline Datensatz; sie sind statische Versionen und keine kontinuierlich aktualisierten. Dokumentierte Modellfähigkeiten umfassen Code-Vervollständigung, Ergänzung, Anweisungs- und Chat-Interaktion sowie Python-Spezialisierung, mit Sprachabdeckung, die Python, C++, Java, PHP, TypeScript (JavaScript), C# und Bash umfasst.
Diese Hugging Face-Organisation verpackt die Modelle im Transformers-Format für einfaches Laden mit den Transformers- und Accelerate-Bibliotheken; Metas eigenes offizielles Repository wird separat unter der Meta Llama-Organisation gehostet. Vor dem Herunterladen können die Modelle über gehostete Demos ausprobiert werden: der Code Llama Playground für das Basis-13B-Modell, Code Llama Chat für das 13B-anweisungsoptimierte Modell und eine 34B-anweisungsoptimierte Version, die über Hugging Chat verfügbar ist.
Code Llama und seine Varianten sind unter Metas benutzerdefinierter kommerzieller Lizenz lizenziert und für kommerzielle und Forschungszwecke in Englisch und den unterstützten Programmiersprachen gedacht; die Nutzung außerhalb dieses Rahmens oder in Verletzung von Metas Richtlinien zur akzeptablen Nutzung fällt nicht unter die Lizenz.
Code Llama richtet sich an Entwickler und Forscher, die Anwendungen zur Codegenerierung, -vervollständigung oder als Code-Assistenten erstellen möchten und eine offene, selbsthostbare Alternative zu einer geschlossenen Codegenerierungs-API suchen.
- KategorieKI-Modelle & LLMs
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungCloud, Selbst gehostet
- PlattformenWeb
Code Llama im Überblick
Codegenerierung und natürliche Erklärung von Code aus Eingabeaufforderungen
Codevervollständigung und Ergänzung basierend auf dem umgebenden Kontext
Anweisungsfolgende Instruct-Varianten für chatbasierte Programmierhilfe
Python-spezialisierte Varianten, die speziell für diese Sprache optimiert sind
Verfügbar in den Parametergrößen 7B, 13B, 34B und 70B
Umfasst Python, C++, Java, PHP, TypeScript/JavaScript, C#, Bash und mehr
Verteilt als Hugging Face Transformers-Format-Checkpoints für jede Größe und Variante
Gehostete Demos (Playground, Chat, Hugging Chat) zum Ausprobieren der Modelle vor dem Herunterladen
Erste Schritte mit Code Llama
Größe und Variante auswählen: Wählen Sie eine Parametergröße (7B, 13B, 34B oder 70B) und eine Variante (Basis, Python oder Instruct) für Ihre Aufgabe.
Bibliothek installieren: Installieren Sie die Hugging Face Transformers- und Accelerate-Pakete.
Modell laden: Laden Sie den gewählten codellama/*-Checkpoint von Hugging Face herunter.
Zuerst eine Demo ausprobieren: Testen Sie den Code Llama Playground, Code Llama Chat oder die Hugging Chat-Demo, bevor Sie Ihr eigenes bereitstellen.
Modell anfordern: Fragen Sie nach Codegenerierung, -vervollständigung, -ergänzung oder einer Erklärung in natürlicher Sprache.
Lizenz überprüfen: Überprüfen Sie Metas kommerzielle Lizenz und Richtlinien zur akzeptablen Nutzung vor der Produktion.
Code Llama's Anwendungsfälle
- Codegenerierung
- Codevervollständigung und -ergänzung
- Chat für Programmierassistenten
- Python-spezifische Entwicklung
