CodeShell-北京大学开源的代码大模型

CodeShell是什么？

CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。CodeShell具有70亿参数，在五千亿Tokens进行了训练，上下文窗口长度为8192。在权威的代码评估Benchmark（HumanEval与MBPP）上，CodeShell取得同等规模最好的性能。 CodeShell代码：https://github.com/WisdomShell/codeshell CodeShell基座模型：https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B 代码助手VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vscode 本次开源的模型如下：

• • CodeShell Base：CodelShell底座模型，具有强大的代码基础能力。

• • CodeShell Chat：CodelShell对话模型，在代码问答、代码补全等下游任务重性能优异。

• • CodeShell Chat 4bit：CodelShell对话模型4bit量化版本，在保证模型性能的前提下内存消耗更小，速度更快。

• • CodeShell CPP：CodelShell对话模型CPP版本，支持开发者在没有GPU的个人电脑中使用。注意，CPP版本同样支持量化操作，用户可以在最小内存为8G的个人电脑中运行CodeShell。

CodeShell主要特性

• • 强大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上达到了7B代码基座大模型的最优性能

• • 完整的体系：除了代码大模型，同时开源IDE（VS Code与JetBrains）插件，形成开源的全栈技术体系

• • 轻量化部署：支持本地C++部署，提供轻量快速的本地化软件开发助手解决方案

• • 全面的评测：提供支持完整项目上下文、覆盖代码生成、代码缺陷检测与修复、测试用例生成等常见软件开发活动的多任务评测体系（即将开源）

• • 高效的训练：基于高效的数据治理体系，CodeShell在完全冷启动情况下，只训练了五千亿Token即获得了优异的性能

如何使用CodeShell？

CodeShell系列模型已经上传至 Hugging Face，开发者可以通过Transformers快速调用CodeShell和CodeShell-Chat。 在开始之前，请确保已经正确设置了环境，并安装了必要的代码包，以及满足上一小节的环境要求。你可以通过下列代码快速安装相关依赖。

pip install -r requirements.txt

接下来你可以通过Transformers使用CodeShell。