Seed Coder 8B Instruct GGUF

🚀 Seed-Coder-8B-Instruct

Seed-Coder-8B-Instruct 是一款強大的開源代碼模型，具有以模型為中心、透明和高性能等特點，在多種編碼任務中表現出色。

🚀 快速開始

你需要安裝最新版本的 transformers 和 accelerate：

pip install -U transformers accelerate

以下是一個簡單的示例，展示瞭如何使用 Hugging Face pipeline API 加載模型並生成代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Write a quick sort algorithm."},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,  
).to(model.device)

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)

✨ 主要特性

我們很高興推出 Seed-Coder，這是一個強大、透明且參數高效的 8B 規模開源代碼模型家族，包括基礎、指令和推理變體。Seed-Coder 通過以下亮點推動了開源代碼模型的發展：

• 以模型為中心：Seed-Coder 主要利用大語言模型（LLMs）而不是手工規則進行代碼數據過濾，最大限度地減少了預訓練數據構建中的人工工作量。
• 透明：我們公開分享了以模型為中心的數據管道的詳細信息，包括整理 GitHub 數據、提交數據和代碼相關網絡數據的方法。
• 強大：在各種編碼任務中，Seed-Coder 在同類規模的開源模型中達到了最先進的性能。

本倉庫包含 Seed-Coder-8B-Instruct 模型，該模型具有以下特點：

• 類型：因果語言模型
• 訓練階段：預訓練和後訓練
• 數據源：公共數據集、合成數據
• 上下文長度：32,768

📦 模型下載

📚 詳細文檔

評估

Seed-Coder-8B-Instruct 已經在廣泛的編碼任務中進行了評估，包括代碼生成、代碼推理、代碼編輯和軟件工程，在約 8B 的開源模型中達到了最先進的性能。

有關詳細的基準測試性能，請參考我們的 📑 技術報告。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。有關詳細信息，請參閱 許可證文件。