Yi Coder 1.5B Chat

🚀 Yi-Coder

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，仍能提供卓越的編碼性能。它能夠幫助開發者更高效地進行代碼編寫和理解，在代碼生成、代碼補全等場景中發揮重要作用。

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✨ 主要特性

• 具備出色的長上下文理解能力，最大上下文長度可達128K個標記。
• 支持52種主流編程語言，包括：

  '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'

如需瞭解模型詳情和基準測試結果，請參考 Yi-Coder博客 和 Yi-Coder README。

📦 模型信息

具體模型下載信息如下：

📊 基準測試

如下圖所示，Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中取得了令人矚目的23%的通過率，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%）。

🚀 快速開始

你可以使用transformers庫對Yi-Coder模型（包括聊天版和基礎版）進行推理，示例代碼如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda" # 加載模型的設備
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)

如需快速上手並運行Yi-Coder系列模型，請參考 Yi-Coder README。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。