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license: apache-2.0 |
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## CodeShell |
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CodeShell 是[北京大学知识计算实验室](http://se.pku.edu.cn/kcl/)与蚌壳智能科技联合研发的大规模预训练代码语言模型基座。 |
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CodeShell的主要特点包括： |
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* 性能强大：7B规模代码基座大模型，超过同等规模的最强基座模型（如CodeLlama-7B） |
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* 训练高效：基于高效的数据治理体系，冷启动训练500B高质量数据 |
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* 体系完整：模型与IDE插件全栈技术体系开源 |
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* 轻量快速：支持本地C++部署，提供轻量的本地化解决方案 |
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* 评测全面：提供支持完整项目上下文的代码多任务评测体系（即将开源） |
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本次开源的模型和工具列表如下： |
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- CodeShell Base |
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- CodeShell Chat |
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- CodeShell Chat 4bit |
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- C/C++本地化部署工具 |
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- VS Code插件 |
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- JetBrains插件 |
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## Model Use |
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### Code Generation |
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Codeshell 提供了Hugging Face格式的模型，开发者可以通过下列代码快速载入并使用Codeshell。 |
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```python |
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import torch |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codeshell", trust_remote_code=True) |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("codeshell", trust_remote_code=True).cuda() |
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inputs = tokenizer('def print_hello_world():', return_tensors='pt').cuda() |
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outputs = model.generate(inputs) |
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print(tokenizer.decode(outputs[0])) |
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``` |
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### Fill in the Moddle |
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CodeShell 支持Fill-in-the-Middle模式，从而更好的支持软件开发过程。 |
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``` |
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input_text = "<fim_prefix>def print_hello_world():\n <fim_suffix>\n print('Hello world!')<fim_middle>" |
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inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').cuda() |
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outputs = model.generate(inputs) |
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print(tokenizer.decode(outputs[0])) |
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``` |
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## Model Quantization |
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CodeShell 支持4 bit/8 bit量化，4 bit量化后，占用显存大小约6G。 |
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``` |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codeshell", trust_remote_code=True) |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("codeshell", trust_remote_code=True) |
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model = model.quantize(4).cuda() |
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inputs = tokenizer('def print_hello_world():', return_tensors='pt').cuda() |
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outputs = model.generate(inputs) |
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print(tokenizer.decode(outputs[0])) |
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``` |
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## CodeShell IDE Plugin |
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### Web API |
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CodeShell提供了Web API部署工具，为IDE插件提供API支持。 |
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``` |
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git clone [email protected]:WisdomShell/codeshell.git |
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cd codeshell |
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python api.py |
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``` |
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CodeShell提供了C/C++版本的推理支持，在没有GPU的个人PC上也能高效使用。开发者可以根据本地环境进行编译，详见[C/C++本地化部署工具]()。编译完成后，可以通过下列命令启动Web API服务。 |
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``` |
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./server -m codeshell.gguf |
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``` |
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部署完成后，开发者可以通过Web API进行模型推理： |
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``` |
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curl --location 'http://127.0.0.1:8080/completion' --header 'Content-Type: application/json' --data '{"messages": {"content": "用python写个hello world"}, "temperature": 0.2, "stream": true}' |
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``` |
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### VS Code Plugin |
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CodeShell提供 [VS Code插件]()，开发者可以通过插件进行代码补全、代码问答等操作。VS Code 插件也已开源，插件相关问题欢迎在[VS Code插件仓库]()中讨论。 |
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## Model Details |
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- 模型架构 |
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- Architecture: GPT-2 |
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- Attention: Grouped-Query Attention with Flash Attention 2 |
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- Position embedding: [Rotary Position Embedding](RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding) |
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- Precision: bfloat16 |
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- 超参数 |
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- n_layer: 42 |
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- n_embd: 4096 |
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- n_inner: 16384 |
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- n_head: 32 |
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- num_query_groups: 8 |
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- seq-length: 8192 |
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- vocab_size: 70144 |
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Code Shell使用GPT-2作为基础架构，并使用Grouped-Query Attention、RoPE相对位置编码等技术。 |
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## Evaluation |
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我们选取了目前最流行的两个代码评测数据集对模型进行评估，与目前最先进的两个7b代码大模型CodeLllama与Starcoder相比，Codeshell 取得了最优的成绩。具体评测结果如下。 |
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### Pass@1 |
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| 任务 | codeshell-7B | codellama-7B | starcoderbase-7B | |
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| ------- | --------- | --------- | --------- | |
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| humaneval | **33.48** | 29.44 | 27.80 | |
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| mbpp | **39.08** | 37.60 | 34.16 | |
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| multiple-java | **29.56** | 29.24 | 24.30 | |
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| multiple-js | **33.60** | 31.30 | 27.02 | |
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# License |
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本仓库开源的模型遵循[Apache 2.0 许可证](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)，对学术研究完全开放，若需要商用，开发者可发送邮件进行申请，得到书面授权后方可使用。联系邮箱：[[email protected]](mailto:[email protected]) |
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