CodeTF 是一个基于 Python Transformer 的一站式代码大型语言模型 (Code LLM) 和代码智能库，为代码智能任务（如代码摘要、翻译、代码生成等）的训练和推理提供无缝接口。它旨在促进将 SOTA CodeLLM 轻松集成到实际应用程序中。除了核心 LLM 的代码功能外，CodeTF 还提供跨各种语言的代码操作实用程序，包括轻松提取代码属性。使用 tree-sitter 作为其核心 AST 解析器，它可以解析函数名、注释和变量名等属性。提供了多种语言的预构建库，无需进行复杂的解析器设置。因此，CodeTF 确保为代码智能任务提供一个用户友好且可访问的环境。
该库的当前版本提供：
- 快速模型服务：我们支持一个易于使用的界面，用于使用预量化模型（int8、int16、float16）进行快速推理。CodeTF 处理设备管理的所有方面，因此用户不必担心这方面的问题。如果您的模型很大，我们会提供高级功能，例如跨 GPU 的权重分片，以更快地为模型提供服务。
- 微调您自己的模型：我们提供了一个 API，用于使用 SOTA 技术快速微调您自己的 LLM 代码，以便在分布式环境中进行参数高效微调 (HuggingFace PEFT)。
- 支持的任务：nl2code、代码摘要、代码完成、代码翻译、代码细化、克隆检测、缺陷预测。
- Datasets+：我们已经对众所周知的基准（Human-Eval、MBPP、CodeXGLUE、APPS 等）进行了预处理，并为这些数据集提供了易于加载的功能。
- 模型评估器：我们提供接口来评估基于流行指标（例如 pass@k）的知名基准（例如 Human-Eval）的模型，几乎不费力（~15 LOC）。
- 预训练模型：我们提供最先进的代码基础语言模型（CodeBERT、CodeT5、CodeGen、CodeT5+、Incoder、StarCoder 等）的预训练检查点。
- 微调模型：我们为 8 个以上的下游任务提供微调检查点。
- 操作源代码的实用程序：我们提供实用程序来轻松操作源代码，例如 15 种以上编程语言中用户友好的 AST 解析器（基于 tree-sitter），以提取重要的代码特征，例如函数名称、标识符等。
CodeTF 库支持代码智能任务的代码 LLM 的开发和部署。该库可以支持训练和服务代码 LLM 模型、用于处理代码数据的代码实用程序，以及用于评估模型性能的流行研究基准。
CodeTF 的设计遵循关键原则，旨在为代码智能任务提供一个用户友好且易于使用的平台。它遵循模块化架构，通过允许无缝集成其他编程语言、模型和实用程序来增强其可扩展性。
项目链接
https://github.com/salesforce/CodeTF
论文：https://arxiv.org/abs/2306.00029
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun267434.html
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