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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
Produktdetails
CodeLlama-70B-Anleitung, eine leistungsstarke Variante aus Metas CodeLlama KI-Modellreihe, wurde für überlegene Befehlsausführung und robuste Leistung bei verschiedenen codebezogenen Aufgaben entwickelt.
✨ Das Modell
Als Kernmitglied der CodeLlama-Familie großer Sprachmodelle (LLMs)CodeLlama-70B-Instruct ist ein auf Anweisungen abgestimmtes LLM, das sorgfältig mit bis zu 16.000 TokenMit seiner beeindruckenden 70 Milliarden ParameterDieses Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Herausforderungen der Code-Synthese und des umfassenden Code-Verständnisses zu bewältigen.
🚀 Wichtigste Fähigkeiten und Anwendungsbereiche
- ➤ Text- und Codegenerierung: Ideal für die Entwicklung anspruchsvoller Chatbots, die in der Lage sind, menschenähnliche Textantworten auf Programmieranfragen zu generieren und Benutzer beim Erstellen effizienter Code-Snippets zu unterstützen.
- ➤ Retrieval Augmented Generation (RAG) & Funktionsaufruf: Hochwirksam in RAG-AnwendungenEs ruft relevante Code-Schnipsel oder Informationen aus umfangreichen Wissensdatenbanken ab, um präzise Antworten zu generieren. Darüber hinaus bewältigt es Funktionsaufrufe, die Interpretation und Ausführung komplexer Codeanweisungen souverän.
- ➤ Ausbildung: CodeLlama-70B-Instruct ist eine wertvolle Ressource für Bildungsplattformen und unterstützt den Programmierunterricht durch klare Erklärungen, praxisnahe Codebeispiele und die einfache Inhaltsmoderation. Es ist für kommerzielle und Forschungszwecke bestimmt und wird primär in Englisch und Python verwendet.
🏆 Wettbewerbsvorteil
CodeLlama-70B-Instruct zeigt eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu führenden Codegenerierungsmodellen, wie zum Beispiel DeepseekCoderEs schneidet in verschiedenen Code-Evaluierungs-Benchmarks besonders gut ab. Python-Codegenerierungsaufgabenwas es zur bevorzugten Wahl für Python-Entwickler macht.
💡 Erste Schritte
Um CodeLlama-70B-Instruct für interaktive Chats, Textvervollständigung oder Codevervollständigung zu nutzen, greifen Sie über einen auf dessen Funktionen zu. KI/ML-APIMelden Sie sich an auf diese Website Um API-Zugriff zu erhalten. Für eine optimale Formatierung der Eingabeaufforderung verwenden Sie bitte die offizielle Chatvorlage des Tokenizers, die im Modell verfügbar ist. Huggingface-RepositoryFür die lokale Bereitstellung stellen Sie sicher, dass Huggingface Transformers Python-Bibliothek ist installiert.
📜 Lizenzinformationen
Das CodeLlama-70B-Instruct-Modell arbeitet unter der Llama 2 GemeinschaftslizenzvereinbarungDie vollständigen Lizenzdetails können im Repository des Modells eingesehen werden auf Umarmungsgesicht oder GitHub.
✅ Abschluss
CodeLlama-70B-Anleitung ist ein robustes KI-Modell, das für die Befolgung von Anweisungen und komplexe codebezogene Aufgaben optimiert ist. Seine fortschrittlichen Transformatorarchitektur Feinabgestimmte Parameter ermöglichen überlegene Fähigkeiten in den Bereichen Code-Synthese, -Verständnis und -Vervollständigung. Entwickler können dieses Modell in zahlreichen Programmiersprachen und Anwendungen einsetzen und es so zu einem unverzichtbaren Werkzeug in modernen Softwareentwicklungs- und Automatisierungs-Workflows machen.
💻 API-Beispiel
Um eine typische API-Interaktion mit CodeLlama-70B-Instruct zu demonstrieren, hier ein Beispiel für eine Chat-Abschlussanfrage:
{ "model": " codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf ", "messages": [ {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Programmierassistent."}, {"role": "user", "content": "Schreibe eine Python-Funktion zur Berechnung der Fakultät einer Zahl."} ] } Originalreferenz: API-Beispielausschnitt
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
- F: Was ist CodeLlama-70B-Instruct?
A: CodeLlama-70B-Instruct ist eine Variante des KI-Modells CodeLlama von Meta mit 70 Milliarden Parametern, die speziell auf die Ausführung von Befehlen abgestimmt ist und sich durch hervorragende Leistungen bei der Codegenerierung und dem Verständnis von Aufgaben auszeichnet. - F: Was sind die Hauptanwendungsgebiete von CodeLlama-70B-Instruct?
A: Zu den Hauptanwendungen gehören die Text- und Codegenerierung für Chatbots, Retrieval Augmented Generation (RAG), Funktionsaufrufe und die Unterstützung von Programmierlernprozessen. - F: Wie schneidet CodeLlama-70B-Instruct im Vergleich zu anderen Codegenerierungsmodellen ab?
A: Es erzielt wettbewerbsfähige Ergebnisse bei verschiedenen Code-Evaluierungs-Benchmarks im Vergleich zu führenden Modellen wie DeepseekCoder und ist besonders stark bei der Python-Codegenerierung. - F: Welche Programmiersprachen unterstützt CodeLlama-70B-Instruct hauptsächlich?
A: Es ist zwar vielseitig einsetzbar, aber in erster Linie für die Verwendung mit englischen und relevanten Programmiersprachen gedacht, wobei der Schwerpunkt auf Python liegt. - F: Wo finde ich die Lizenzvereinbarung für CodeLlama-70B-Instruct?
A: Das Modell unterliegt der Llama 2 Community-Lizenzvereinbarung, die im zugehörigen Repository auf Huggingface oder GitHub eingesehen werden kann.
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