清华GLM技术团队发布新版开源多语言代码生成模型CodeGeeX2-6B

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2023-08-04 10:04:39

清华GLM技术团队发布新版开源多语言代码生成模型CodeGeeX2-6B

清华GLM技术团队发布了新版开源多语言代码生成模型CodeGeeX2-6B，该模型基于ChatGLM2架构加入代码预训练实现，具有更强大的代码能力、更优秀的模型特性、更全面的AI编程助手和更开放的协议。

CodeGeeX2特性

更强大的代码能力：基于ChatGLM2-6B基座语言模型，CodeGeeX2-6B经过了600B代码数据预训练，在代码能力上全面提升，六种编程语言均大幅提升(Python+57%,C+++71%,Java+54%,JavaScript+83%,Go+56%,Rust+321%)，在Python上达到35.9%的Pass@1一次通过率，超越规模更大的StarCoder-15B。
更优秀的模型特性：继承ChatGLM2-6B模型特性，CodeGeeX2-6B更好支持中英文输入，支持最大8192序列长度，推理速度较一代CodeGeeX-13B大幅提升，量化后仅需6GB显存即可运行，支持轻量级本地化部署。
更全面的AI编程助手：CodeGeeX插件（VSCode,Jetbrains）后端升级，支持超过100种编程语言，新增上下文补全、跨文件补全等实用功能。结合AskCodeGeeX交互式AI编程助手，支持中英文对话解决各种编程问题，包括且不限于代码解释、代码翻译、代码纠错、文档生成等，帮助程序员更高效开发。
更开放的协议：CodeGeeX2-6B权重对学术研究完全开放，可申请商业使用。

快速使用CodeGeeX2

GLM团队开发了支持多种不同平台的CodeGeeX插件，可以更直接地体验到CodeGeeX2模型在代码生成与补全、添加注释、代码翻译及技术问答方面的能力为开发效率带来的提升。同时，也提供了快速调用CodeGeeX2-6B的方式，如下所示：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
model = model.eval()

#加入语言标签引导生成相应的语言
prompt = "#language:Python\n#write a bubble sort function\n"
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_length=256, top_k=1)

#示例中使用greedy decoding，检查输出结果是否对齐
response = tokenizer.decode(outputs[0])
print(response)

多平台推理支持

CodeGeeX2目前支持在多种不同平台上进行推理，包括CPU推理，多卡推理，加速推理等。同时，也支持多精度/量化推理和多GPU推理，甚至可以在Mac上使用MPS后端运行。

fastllm加速推理

可以使用fastllm对CodeGeeX2进行加速，fastllm是目前支持GLM架构的最快开源框架。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-9234.html

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CodeGeeX2-6B 多语言代码生成 ChatGLM2

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