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CodeGeeX 获得 2021 年度 OSC 中国开源项目评选「最佳人气项目」 !
授权协议 Apache 2.0
开发语言 Python
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织
地区 国产
投 递 者 罗奇奇
适用人群 未知
收录时间 2022-10-10

软件简介

CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现,在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点(共1536个国产昇腾910 AI处理器)上训练而成。

截至2022年6月22日,CodeGeeX 在20多种编程语言的代码语料库(>8500亿Token)上预训练得到。

CodeGeeX有以下特点:

  • 高精度代码生成:支持生成Python、C++、Java、JavaScript和Go等多种主流编程语言的代码,在HumanEval-X代码生成任务上取得47%~60%求解率,较其他开源基线模型有更佳的平均性能。代码生成示例
  • 跨语言代码翻译:支持代码片段在不同编程语言间进行自动翻译转换,翻译结果正确率高,在HumanEval-X代码翻译任务上超越了其它基线模型。代码翻译示例
  • 自动编程插件:CodeGeeX插件现已上架VSCode插件市场(完全免费),用户可以通过其强大的少样本生成能力,自定义代码生成风格和能力,更好辅助代码编写。插件下载
  • 模型跨平台开源: 所有代码和模型权重开源开放,用作研究用途。CodeGeeX同时支持昇腾和英伟达平台,可在单张昇腾910或英伟达V100/A100上实现推理。申请模型权重

全新多编程语言评测基准HumanEval-X:HumanEval-X是第一个支持功能正确性评测的多语言、多任务的基准,包含820个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案,覆盖5种编程语言(Python、C++、Java、JavaScript、Go),支持代码生成与代码翻译能力的评测。如何使用

在HumanEval-X代码生成任务上,与其它开源基线模型相比,CodeGeeX取得了最佳的平均性能。

使用指南

CodeGeeX最初使用Mindspore框架实现,并在昇腾910AI芯片上进行训练。为适配更多平台,官方将其转换到Megatron-LM框架,支持Pytorch+GPU环境。

安装

需要Python 3.7+ / CUDA 11+ / PyTorch 1.10+ / DeepSpeed 0.6+,通过以下命令安装 codegeex:

git clone git@github.com:THUDM/CodeGeeX.git
cd CodeGeeX
pip install -e .

模型权重

通过该链接申请权重,您将收到一个包含临时下载链接文件urls.txt的邮件。推荐使用aria2通过以下命令快速下载(请保证有足够的硬盘空间存放权重(~26GB)):

aria2c -x 16 -s 16 -j 4 --continue=true -i urls.txt 

使用以下命令合并得到完整的权重:

cat codegeex_13b.tar.gz.part.* > codegeex_13b.tar
tar xvf codegeex_13b.tar.gz

用GPU进行推理

尝试使用CodeGeeX模型生成第一个程序吧!首先,在配置文件configs/codegeex_13b.sh中写明存放权重的路径。其次,将提示(可以是任意描述或代码片段)写入文件tests/test_prompt.txt,运行以下脚本即可开始推理(需指定GPU序号):

bash ./scripts/test_inference.sh <GPU_ID> ./tests/test_prompt.txt

VS Code插件使用指南

基于CodeGeeX 开发了一款免费的VS Code插件,在应用市场搜索“codegeex”或通过该链接安装。详细的使用指南在CodeGeeX插件使用指南.

左侧:CodeGeeX训练数据中各编程语言占比。 右侧:CodeGeeX训练损失函数随训练步数下降曲线。

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代码

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