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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: 'Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2',
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="Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2",
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()
Détails du produit
Bienvenue à l'avant-garde du développement logiciel avec Code Phind LLaMA v2 (34B), un modèle d'IA avancé conçu pour révolutionner la façon dont les développeurs écrivent, comprennent et déboguent du code. Reposant sur l'architecture robuste LLaMA et doté de 34 milliards de paramètres, ce modèle offre une précision inégalée et des suggestions contextuelles pour une multitude de langages de programmation.
💻 Libérez l'intelligence avancée du code
Code Phind LLaMA v2 (34B) Il s'agit d'un modèle de langage de pointe, méticuleusement optimisé pour les tâches de programmation. Conçu pour être un outil indispensable aux développeurs souhaitant optimiser leur flux de travail, il offre des fonctionnalités allant de la correction intelligente des bogues à la génération de bases de code complètes. Son intégration via API de code Phind offre aux utilisateurs un accès direct à ce puissant assistant IA, transformant les défis complexes de programmation en tâches gérables.
📊 Spécifications du modèle
Nom du modèle : Phind-CodeLlama-34B-Python-v1
Développeur/Créateur : Phind
Date de sortie : Mai 2023
Version: 1.0
Type de modèle : Modèle de langage étendu finement optimisé pour la programmation
🗃 Historique des versions
- Phind/Phind-CodeLlama-34B-Python-v1 : Cette première version, optimisée spécifiquement pour la génération de code Python, a obtenu un score de 69,5 % au test de performance HumanEval.
- Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2 : La dernière version améliorée du modèle, démontrant des performances supérieures avec un score de 73,8 % sur HumanEval.
📣 IA spécialisée vs. IA à usage général
Contrairement aux modèles à usage général tels que GPT ou Codex, Code Phind LLaMA v2 (34B) Ce logiciel se distingue par son expertise pointue dans les tâches de codage complexes. Son architecture, rigoureusement entraînée sur des bases de code variées, lui permet de comprendre et de générer du code avec une précision et une pertinence exceptionnelles. Cette spécialisation ciblée en fait le choix privilégié pour les applications de développement logiciel exigeantes, offrant une assistance au codage plus précise et efficace.
💡 Conseils pour optimiser l'efficacité
Pour exploiter pleinement le potentiel de l'API Phind Code LLaMA v2 (34B), envisagez d'adopter ces bonnes pratiques :
- ✍️ Instructions détaillées : Fournissez des instructions claires, concises et spécifiques afin d'améliorer significativement la pertinence et la qualité du code généré.
- 🔄 Amélioration itérative : Utilisez les résultats initiaux du modèle comme base, puis affinez vos requêtes de manière itérative pour converger vers la solution idéale.
- 📚 Exemples d'effet de levier : L'intégration d'exemples de code pertinents dans vos invites peut guider efficacement l'IA afin qu'elle produise un code parfaitement adapté à vos exigences.
- ⚠️ Comprendre les limitations : Bien qu'extrêmement puissant, il est crucial d'examiner et de tester minutieusement tout code généré, en particulier pour les applications critiques ou de production.
🚀 Optimisez votre flux de travail avec Phind Code LLaMA v2 (34B)
Intégration Code Phind LLaMA v2 (34B) L'intégration de Phind Code LLaMA à votre cycle de développement promet d'accélérer considérablement vos tâches de codage, de la conception initiale au déploiement. Sa capacité à comprendre le contexte et à générer des extraits de code pertinents transforme radicalement l'approche des développeurs face aux défis du codage, favorisant un flux de travail plus efficace, productif et créatif. Que vous soyez un développeur chevronné ou que vous débutiez dans le monde du codage, Phind Code LLaMA v2 (34B) vous fournit les outils avancés nécessaires pour atteindre des niveaux de performance inégalés.
💻 Exemple d'API
# Exemple d'utilisation de l'API Phind Code (Conceptuel) import phind_api client = phind_api.PhindClient(api_key="VOTRE_CLÉ_API_PHIND") response = client.generate_code( model="Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2", prompt="Écrivez une fonction Python pour calculer la factorielle d'un nombre.", temperature=0.7, max_tokens=150 ) print(response.choices[0].text) # Sortie attendue (simplifiée) : # def factorial(n): # if n == 0: # return 1 # else: # return n * factorial(n-1) Remarque : L’exemple ci-dessus est un exemple conceptuel d’utilisation de l’API. Veuillez consulter la documentation officielle de l’API Phind Code pour obtenir des informations détaillées sur son implémentation.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q: Qu'est-ce que Phind Code LLaMA v2 (34B) ?
A: Il s'agit d'un modèle de langage avancé et de grande taille, spécialement adapté aux tâches de programmation, construit sur l'architecture LLaMA avec 34 milliards de paramètres pour générer et analyser du code avec une grande précision.
Q : Comment se compare-t-il aux modèles d'IA généraux comme GPT ?
A: Phind Code LLaMA v2 (34B) est spécialisé dans le codage, offrant une précision et une pertinence supérieures pour les tâches de développement logiciel par rapport aux modèles d'IA à usage général.
Q : Quels langages de programmation prend-il en charge ?
A: Bien que la version Python-v1 soit spécifiquement optimisée pour Python, le modèle est généralement conçu pour comprendre et générer du code dans plusieurs langages de programmation grâce à son architecture robuste.
Q : Comment puis-je intégrer Phind Code LLaMA v2 (34B) dans mon flux de travail ?
R : Vous pouvez l'intégrer via l'API Phind Code, qui vous permet d'envoyer des invites et de recevoir du code généré ou des résultats d'analyse de code directement dans votre environnement de développement.
Q : Le code généré est-il toujours parfait et prêt pour la production ?
A : Bien que très précis, il est crucial de toujours examiner et de tester minutieusement tout code généré par l'IA, en particulier pour les applications critiques, afin de s'assurer qu'il répond à vos exigences et normes spécifiques.
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