



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()

Detalles del producto
Instrucciones de CodeLlama-70B, una potente variante de la serie de modelos de IA CodeLlama de Meta, está diseñada para seguir instrucciones de forma superior y ofrecer un rendimiento sólido en diversas tareas relacionadas con la codificación.
✨ El modelo
Como miembro principal del Familia CodeLlama de modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), CodeLlama-70B-Instruct es un LLM optimizado para instrucciones, meticulosamente ajustado con hasta 16.000 tokensCon su impresionante 70 mil millones de parámetrosEste modelo destaca por su capacidad para abordar los desafíos de la síntesis de código complejo y la comprensión integral.
🚀 Capacidades y aplicaciones clave
- ➤ Generación de texto y código: Ideal para desarrollar chatbots sofisticados capaces de generar respuestas de texto similares a las humanas a consultas de programación y ayudar a los usuarios a crear fragmentos de código eficientes.
- ➤ Generación aumentada de recuperación (RAG) y llamada a funciones: Altamente efectivo en Aplicaciones RAGRecupera con destreza fragmentos de código o información relevante de extensas bases de conocimiento para generar respuestas precisas. Además, maneja con habilidad la llamada a funciones, interpretando y ejecutando instrucciones de código complejas.
- ➤ Educación: CodeLlama-70B-Instruct es una valiosa herramienta para plataformas educativas que facilita la enseñanza de la programación mediante explicaciones claras, la generación de ejemplos prácticos de código y la moderación de contenido. Está diseñada para uso comercial y de investigación, principalmente en inglés y Python.
🏆 Ventaja competitiva
CodeLlama-70B-Instruct demuestra un rendimiento competitivo frente a los principales modelos de generación de código, como DeepseekCoder, en varios puntos de referencia de evaluación de código. Destaca especialmente en Tareas de generación de código Python, lo que la convierte en la opción preferida de los desarrolladores de Python.
💡 Empezando
Para aprovechar CodeLlama-70B-Instruct para chats interactivos, autocompletado de texto o autocompletado de código, acceda a sus capacidades a través de un API de IA/MLRegístrate en este sitio web para obtener acceso a la API. Para un formato de solicitud óptimo, consulte la plantilla de chat del tokenizador oficial disponible en el modelo. repositorio de Huggingface. Para la implementación local, asegúrese de que Biblioteca Python para transformadores de Hugging Face está instalado.
📜 Información sobre licencias
El modelo CodeLlama-70B-Instruct funciona bajo el Acuerdo de licencia comunitaria de Llama 2Los detalles completos de la licencia se pueden consultar en el repositorio del modelo en Cara de abrazo o GitHub.
✅ Conclusión
Instrucciones de CodeLlama-70B es un modelo de IA robusto optimizado para seguir instrucciones y realizar tareas complejas relacionadas con el código. Su avanzado arquitectura de transformadores Los parámetros ajustados con precisión ofrecen capacidades superiores en la síntesis, comprensión y finalización del código. Los desarrolladores pueden aprovechar este modelo en numerosos lenguajes de programación y aplicaciones, lo que lo convierte en una herramienta indispensable en los flujos de trabajo modernos de desarrollo y automatización de software.
💻 Ejemplo de API
Para demostrar una interacción típica de la API con CodeLlama-70B-Instruct, aquí hay un ejemplo de una solicitud de finalización de chat:
{ "model": " codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf ", "messages": [ {"role": "system", "content": "Eres un útil asistente de codificación."}, {"role": "user", "content": "Escribe una función de Python para calcular el factorial de un número."} ] } Referencia original: Fragmento de ejemplo de API
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
- P: ¿Qué es CodeLlama-70B-Instruct?
A: CodeLlama-70B-Instruct es una variante del modelo de IA CodeLlama de Meta con 70 mil millones de parámetros, específicamente optimizada para seguir instrucciones y destacar en tareas de generación y comprensión de código. - P: ¿Cuáles son las principales aplicaciones de CodeLlama-70B-Instruct?
A: Sus principales aplicaciones incluyen la generación de texto y código para chatbots, la generación aumentada de recuperación (RAG), la llamada a funciones y el apoyo educativo para la programación. - P: ¿Cómo se compara CodeLlama-70B-Instruct con otros modelos de generación de código?
R: Muestra resultados competitivos en varios puntos de referencia de evaluación de código frente a modelos líderes como DeepseekCoder, siendo particularmente fuerte en la generación de código Python. - P: ¿Qué lenguajes de programación admite principalmente CodeLlama-70B-Instruct?
R: Si bien es versátil, está diseñado principalmente para su uso con inglés y lenguajes de programación relevantes, con especial énfasis en Python. - P: ¿Dónde puedo encontrar el acuerdo de licencia para CodeLlama-70B-Instruct?
R: El modelo se rige por el acuerdo de licencia de la comunidad Llama 2, que puede consultarse en su repositorio en Huggingface o GitHub.
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