Codellama 7b Python Hf

🚀 Code Llama

Code Llama是一系列預訓練和微調的生成式文本模型，參數規模從70億到340億不等。本倉庫是Hugging Face Transformers格式下70億參數Python專業版本的模型。該模型專為通用代碼合成和理解而設計。其他模型的鏈接可在底部索引中找到。

🚀 快速開始

若要使用此模型，請確保安裝transformers：

pip install transformers accelerate

✨ 主要特性

• 代碼補全：支持代碼補全功能。
• Python專業：專門針對Python語言進行優化。

📚 詳細文檔

模型詳情

• 注意：使用此模型需遵循Meta的許可協議。Meta開發並公開發布了Code Llama系列大語言模型（LLM）。
• 模型開發者：Meta
• 模型變體：Code Llama有三種模型規模和三種變體：
  • Code Llama：基礎模型，用於通用代碼合成和理解。
  • Code Llama - Python：專門為Python設計。
  • Code Llama - Instruct：用於遵循指令和更安全的部署。 所有變體都有70億、130億和340億參數的版本。
  • 本倉庫包含70億參數模型的Python版本。
• 輸入：模型僅接受文本輸入。
• 輸出：模型僅生成文本。
• 模型架構：Code Llama是一種自迴歸語言模型，採用了優化的Transformer架構。
• 模型訓練時間：Code Llama及其變體於2023年1月至2023年7月期間進行訓練。
• 狀態：這是一個基於離線數據集訓練的靜態模型。隨著我們根據社區反饋改進模型安全性，未來將發佈Code Llama - Instruct的新版本。
• 許可證：可在此處獲取自定義商業許可證。
• 研究論文：更多信息可參考論文“Code Llama: Open Foundation Models for Code”或其arXiv頁面。

預期用途

• 預期用例：Code Llama及其變體旨在用於英語和相關編程語言的商業和研究用途。基礎模型Code Llama可適用於各種代碼合成和理解任務，Code Llama - Python專門用於處理Python編程語言，Code Llama - Instruct則用於代碼助手和生成應用，使用更安全。
• 非預期用途：以任何違反適用法律法規（包括貿易合規法律）的方式使用。使用英語以外的語言。以Code Llama及其變體的可接受使用政策和許可協議所禁止的任何其他方式使用。

硬件和軟件

• 訓練因素：我們使用了自定義訓練庫。已發佈模型的訓練和微調在Meta的研究超級集群上進行。
• 碳足跡：總體而言，訓練所有9個Code Llama模型需要在A100 - 80GB（熱設計功耗為350 - 400W）類型的硬件上進行400000 GPU小時的計算。估計總排放量為65.3 tCO2eq，其中100%由Meta的可持續發展計劃抵消。

訓練數據

此處報告的所有實驗和已發佈的模型均使用與Llama 2相同的數據進行訓練和微調，但權重不同（詳情請參閱研究論文的第2節和表1）。

評估結果

有關主要模型的評估和詳細消融實驗，請參閱研究論文的第3節，安全評估請參閱第4節。

倫理考量和侷限性

Code Llama及其變體是一項新技術，使用時存在風險。迄今為止進行的測試均使用英語，且未涵蓋也無法涵蓋所有場景。因此，與所有大語言模型一樣，Code Llama的潛在輸出無法提前預測，在某些情況下，模型可能會對用戶提示產生不準確或令人反感的響應。因此，在部署Code Llama的任何應用之前，開發者應針對其特定應用對模型進行安全測試和調整。

請參閱負責任使用指南。

模型使用權限相關說明

• 額外訪問提示：你需要與Meta共享聯繫信息才能訪問此模型。
• 使用許可協議：點擊下方的“我接受”，或使用或分發Llama材料的任何部分或元素，即表示你同意受本協議的約束。協議詳細規定了許可權利和再分發、額外商業條款、免責聲明、責任限制、知識產權、期限和終止、適用法律和管轄權等內容。
• 使用政策：使用Llama 2需遵守可接受使用政策，禁止用於違反法律或他人權利、從事危險活動、故意欺騙或誤導他人等行為。如發現違反政策的情況，可通過以下方式報告：
  • 報告模型問題：github.com/facebookresearch/llama
  • 報告模型生成的風險內容：developers.facebook.com/llama_output_feedback
  • 報告漏洞和安全問題：facebook.com/whitehat/info
  • 報告違反可接受使用政策或未經授權使用Llama的情況：LlamaUseReport@meta.com

模型信息表格

模型變體表格