CodeShell：北京大学与天府银行AI团队共同研发的多语言代码大模型

CodeShell 是一个由北京大学知识计算实验室和四川天府银行AI团队联合开发的多语言代码生成模型。本文将详细介绍 CodeShell 的特性、功能以及如何使用这一工具。

目录

1. CodeShell 是什么？
2. CodeShell 的主要特性
3. 如何使用 CodeShell？

CodeShell 是什么？

CodeShell 是一个具有 70 亿参数的代码生成大模型，经过五千亿 Tokens 的训练，拥有 8192 的上下文窗口长度。在编程语言的自动评估 Benchmark（如 HumanEval 与 MBPP）中，CodeShell 展现了同类模型中的顶尖性能。

• 模型代码库：CodeShell GitHub
• 模型基座：CodeShell on Hugging Face
• VSCode 插件：CodeShell VSCode Plugin

CodeShell 的主要特性

• 卓越的性能：在 HumanEval 和 MBPP 测试中，CodeShell 达到了业界领先水平。
• 完整的技术体系：除了代码大模型，CodeShell 还开源了 IDE（VS Code 与 JetBrains）插件，构建了完整的开源技术栈。
• 轻量化部署：支持在本地使用 C++ 部署，适用于无需 GPU 的个人电脑，且支持量化操作以减少内存消耗并提升速度。
• 全面的评测体系：支持完整项目上下文，涵盖代码生成、缺陷检测与修复、测试用例生成等多任务评测。
• 高效的训练：基于高效的数据治理体系，即使是从零开始，CodeShell 也仅通过训练五千亿 Token 实现了优异性能。

如何使用 CodeShell？

要开始使用 CodeShell，开发者首先需要访问其在 Hugging Face 上的页面，并通过 Transformers 库调用 CodeShell 和 CodeShell-Chat 模型。以下是初始化和使用 CodeShell 的基本步骤：

1. 环境准备：

   • 确保你的环境满足使用要求（如 Python、必要的库和工具）。
   • 安装必要的依赖包：
     bash

     pip install -r requirements.txt

2. 使用 Transformers 库：

   • 使用 Transformers 快速集成和调用 CodeShell。以下是一个示例代码，展示如何调用 CodeShell 模型进行代码生成：
     python

     from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("WisdomShell/CodeShell-7B") model = AutoModel.from_pretrained("WisdomShell/CodeShell-7B") inputs = tokenizer("def hello_world():", return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs['input_ids']) print(tokenizer.decode(outputs[0]))

通过以上步骤，开发者可以快速开始使用 CodeShell 进行代码生成和相关的软件开发任务。