🚀 Seed-Coder-8B-Reasoning
Seed-Coder是一个强大、透明且参数高效的8B规模开源代码模型家族,包含基础、指令和推理等变体。本项目的Seed-Coder-8B-Reasoning模型在多种编码任务中表现出色,能有效推动开源代码模型的发展。
🚀 快速开始
你需要安装最新版本的 transformers
和 accelerate
:
pip install -U transformers accelerate
以下是一个简单的示例,展示了如何使用Hugging Face的 pipeline
API加载模型并进行代码生成:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning"
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=16384)
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
✨ 主要特性
- 以模型为中心:Seed-Coder主要利用大语言模型(LLMs)而非手工规则进行代码数据过滤,最大限度地减少了预训练数据构建中的人工工作量。
- 透明性:我们公开分享了以模型为中心的数据管道的详细信息,包括整理GitHub数据、提交数据和与代码相关的网络数据的方法。
- 强大性能:在各种编码任务中,Seed-Coder在同类规模的开源模型中达到了最先进的性能。
📦 安装指南
安装所需的库:
pip install -U transformers accelerate
💻 使用示例
基础用法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning"
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=16384)
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
📚 详细文档
模型信息
属性 |
详情 |
模型类型 |
因果语言模型 |
训练阶段 |
预训练和后训练 |
数据源 |
公共数据集 |
上下文长度 |
65,536 |
模型下载
模型名称 |
长度 |
下载链接 |
备注 |
Seed-Coder-8B-Base |
32K |
🤗 模型 |
在以模型为中心的代码数据上进行预训练。 |
Seed-Coder-8B-Instruct |
32K |
🤗 模型 |
进行指令调优以符合用户意图。 |
👉 Seed-Coder-8B-Reasoning |
64K |
🤗 模型 |
经过强化学习训练以提升推理能力。 |
Seed-Coder-8B-Reasoning-bf16 |
64K |
🤗 模型 |
经过强化学习训练以提升推理能力。 |
评估
Seed-Coder-8B-Reasoning在竞赛编程中表现出色,证明了较小的大语言模型也能胜任复杂的推理任务。我们的模型在IOI'2024上超越了QwQ-32B和DeepSeek-R1,并在Codeforces竞赛中达到了与o1-mini相当的ELO评级。
如需详细的基准测试性能,请参考我们的 📑 技术报告。
📄 许可证
本项目采用MIT许可证。有关详细信息,请参阅 LICENSE文件。