Code Trans T5 Small Api Generation

🚀 CodeTrans API推薦生成模型

本項目是一個基於t5-small模型架構的預訓練模型，用於API推薦生成。它首次發佈於 此倉庫，能夠為Java編程任務生成API使用示例。

🚀 快速開始

本CodeTrans模型基於t5-small模型構建，擁有自己的SentencePiece詞彙模型，並在API推薦生成數據集上進行了單任務訓練。

✨ 主要特性

• 架構基礎：基於t5-small模型架構。
• 詞彙模型：擁有獨立的SentencePiece詞彙模型。
• 訓練方式：在API推薦生成數據集上進行單任務訓練。
• 應用場景：可用於為Java編程任務生成API使用示例。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考原倉庫 CodeTrans 進行安裝。

💻 使用示例

基礎用法

以下是如何使用Transformers的SummarizationPipeline來生成Java函數文檔的示例代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_api_generation"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_api_generation", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "parse the uses licence node of this package , if any , and returns the license definition if theres"
pipeline([tokenized_code])

你可以在 colab notebook 中運行此示例。

📚 詳細文檔

訓練數據

有監督訓練任務的數據集可以從 此鏈接 下載。

評估結果

對於代碼文檔生成任務，不同模型在不同編程語言上的測試結果（以BLEU分數衡量）如下：

本項目由 Ahmed Elnaggar | LinkedIn 以及 Wei Ding | LinkedIn 創建。