🚀 Yi-Coder - 開源代碼語言模型
Yi-Coder 是一系列開源代碼語言模型,在參數少於 100 億的情況下,仍能提供頂尖的編碼性能。它能有效解決代碼生成、編程輔助等問題,為開發者提供高效、準確的代碼生成支持。
🚀 快速開始
你可以使用 transformers
庫對 Yi-Coder 模型(聊天版和基礎版)進行推理,示例代碼如下:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
device = "cuda"
model_path = "01-ai/Yi-Coder-9B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto").eval()
prompt = "Write a quick sort algorithm."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=1024,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
若要快速上手並運行 Yi-Coder 系列模型,請參閱 Yi-Coder README。
✨ 主要特性
- 長上下文理解能力出色:最大上下文長度可達 128K 個標記。
- 支持 52 種主流編程語言:
'java', 'markdown', 'python', 'php', 'javascript', 'c++', 'c#', 'c', 'typescript', 'html', 'go', 'java_server_pages', 'dart', 'objective-c', 'kotlin', 'tex', 'swift', 'ruby', 'sql', 'rust', 'css', 'yaml', 'matlab', 'lua', 'json', 'shell', 'visual_basic', 'scala', 'rmarkdown', 'pascal', 'fortran', 'haskell', 'assembly', 'perl', 'julia', 'cmake', 'groovy', 'ocaml', 'powershell', 'elixir', 'clojure', 'makefile', 'coffeescript', 'erlang', 'lisp', 'toml', 'batchfile', 'cobol', 'dockerfile', 'r', 'prolog', 'verilog'
模型詳情和基準測試請參考 Yi-Coder 博客 和 Yi-Coder README。
📚 詳細文檔
模型列表
基準測試
如下圖所示,Yi-Coder-9B-Chat 在 LiveCodeBench 中的通過率達到了令人矚目的 23%,是唯一參數少於 100 億且通過率超過 20% 的模型。它還優於 DeepSeekCoder-33B-Ins(22.3%)、CodeGeex4-9B-all(17.8%)、CodeLLama-34B-Ins(13.3%)和 CodeQwen1.5-7B-Chat(12%)。

📄 許可證
本項目採用 Apache-2.0 許可證。