DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base

オープンソースのコード言語モデル。プログラミングと数学的推論能力を向上させます。

一般製品プログラミングコード生成オープンソース

DeepSeek-Coder-V2は、コード言語向けに設計されたオープンソースのエキスパート混合モデル（Mixture-of-Experts、MoE）です。その性能はGPT4-Turboに匹敵します。コード固有のタスクにおいて優れた性能を発揮し、一般的な言語タスクにおいても同等の性能を維持しています。DeepSeek-Coder-33Bと比較して、V2版はコード関連タスクと推論能力が大幅に向上しています。さらに、サポートするプログラミング言語は86種類から338種類に、コンテキストの長さは16Kから128Kに拡張されました。

コード補完：ユーザーが入力したコード片を元にコードを自動補完します。
コード挿入：既存のコードに新しいコード片を挿入して、特定の機能を実現します。
チャットによるコード生成：ユーザーと対話を行い、会話内容に基づいてコードを生成します。
多様なプログラミング言語のサポート：86種類から338種類に拡張され、様々なプログラミングニーズに対応します。
ロングコンテキスト処理：コンテキストの長さが16Kから128Kに拡張され、より長いコードを処理できます。
APIプラットフォームとの互換性：OpenAIと互換性のあるAPIを提供し、開発者が容易に使用できます。
ローカル実行のサポート：HuggingfaceのTransformersを用いたモデル推論の例を提供しています。

開発者、プログラミング教育者、研究者を対象としています。DeepSeek-Coder-V2-Lite-Baseを使用して、コード生成、教育支援、研究作業を行うことができます。

開発者がモデルを使用して、ソートアルゴリズムのコードを迅速に生成する。
プログラミング教育者がモデルを使用して教育を支援し、コードの実装プロセスを示す。
研究者がモデルを使用して、コード生成タスクの実験と評価を行う。

1. Huggingfaceのモデルライブラリページにアクセスし、DeepSeek-Coder-V2-Lite-Baseモデルをダウンロードします。
2. モデルの読み込みと推論のために、HuggingfaceのTransformersライブラリをインストールします。
3. 提供されているコード補完、コード挿入、またはチャットによるコード生成のサンプルコードを使用して、具体的な機能テストを行います。
4. 必要に応じて、max_lengthやtop_pなどの入力パラメータを調整して、異なる生成結果を得ます。
5. モデルによって生成されたコードを使用して、さらなる開発または教育作業を行います。

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CodeGeeX4-ALL-9B — オープンソースの多言語コード生成モデル

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