Descripción
Code Llama es la familia de modelos de lenguaje grande de Meta especializada en código, creada al tomar Llama 2 y entrenarlo más en conjuntos de datos específicos de código. Está diseñada para la síntesis y comprensión general de código: generando código y explicaciones en lenguaje natural sobre el código a partir de indicaciones, completando código parcial e infiriendo código basado en el contexto circundante.
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La familia viene en tres tamaños de parámetros (7B, 13B y 34B, con un tamaño de 70B añadido más tarde) y tres variantes en cada tamaño: el modelo base de Code Llama para la síntesis y comprensión general de código, Code Llama - Python, ajustado específicamente para Python, y Code Llama - Instruct, ajustado para el seguimiento de instrucciones y un uso más seguro en aplicaciones de asistencia de código. Los modelos son transformadores auto-regresivos que toman entrada de texto y producen salida de texto, entrenados por Meta entre enero y julio de 2023 en un conjunto de datos fijo y fuera de línea; son lanzamientos estáticos en lugar de actualizaciones continuas. Las capacidades documentadas del modelo incluyen completado de código, inferencia, interacción de instrucciones y chat, y especialización en Python, con cobertura de lenguajes que incluye Python, C++, Java, PHP, TypeScript (JavaScript), C# y Bash.
Esta organización de Hugging Face empaqueta los modelos en el formato Transformers para una carga fácil con las bibliotecas transformers y accelerate; el propio repositorio oficial de Meta se aloja por separado bajo su organización Meta Llama. Antes de descargar, los modelos se pueden probar a través de demostraciones alojadas: el Code Llama Playground para el modelo base de 13B, Code Llama Chat para el modelo ajustado por instrucciones de 13B, y una versión ajustada por instrucciones de 34B disponible a través de Hugging Chat.
Code Llama y sus variantes están licenciados bajo la licencia comercial personalizada de Meta y están destinados para uso comercial e investigación en inglés y los lenguajes de programación soportados; el uso fuera de ese alcance, o en violación de la política de uso aceptable de Meta, está fuera del alcance de la licencia.
Code Llama está dirigido a desarrolladores e investigadores que construyen aplicaciones de generación de código, completado o asistencia de codificación que desean una alternativa abierta y auto-alojable a una API de generación de código cerrada.
- CategoríaModelos de IA y LLM
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónNube, Autoalojado
- PlataformasWeb
Aspectos destacados de Code Llama
Generación de código y explicación en lenguaje natural del código a partir de indicaciones
Completado de código e inferencia basada en el contexto circundante
Variantes Instruct que siguen instrucciones para asistencia de codificación estilo chat
Variantes especializadas en Python ajustadas específicamente para ese lenguaje
Disponibles en tamaños de parámetros 7B, 13B, 34B y 70B
Cubre Python, C++, Java, PHP, TypeScript/JavaScript, C#, Bash y más
Distribuidos como puntos de control en formato Hugging Face Transformers para cada tamaño y variante
Demostraciones alojadas (Playground, Chat, Hugging Chat) para probar modelos antes de descargar
Primeros pasos con Code Llama
Elige un tamaño y variante: Selecciona un tamaño de parámetro (7B, 13B, 34B o 70B) y variante (base, Python o Instruct) para tu tarea.
Instala la biblioteca: Instala los paquetes transformers y accelerate de Hugging Face.
Carga el modelo: Descarga el punto de control codellama/* elegido de Hugging Face.
Prueba una demostración primero: Prueba el Code Llama Playground, Code Llama Chat o la demostración de Hugging Chat antes de implementar el tuyo.
Solicita al modelo: Pide generación de código, completado, inferencia o una explicación en lenguaje natural.
Revisa la licencia: Consulta la licencia comercial de Meta y la política de uso aceptable antes de usar en producción.
Casos de uso de Code Llama
- Generación de código
- Completado e inferencia de código
- Asistente de codificación en chat
- Desarrollo específico de Python
