【亲测免费】 使用预训练的源代码大型语言模型指南

1. 项目介绍

Code LMs 是一个由VHellendoorn开发的开源项目，旨在指导如何使用预训练的大型神经语言模型处理程序源代码。该项目提供了对PolyCoder等模型的访问，这些模型能够理解并生成多种编程语言的代码，从而辅助开发者进行自动化编程任务。

2. 项目快速启动

要开始使用Code LMs，首先确保已安装必要的依赖项，例如Python和Huggingface Transformers库。接下来，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/VHellendoorn/Code-LMs.git
cd Code-LMs

然后，你可以使用以下命令下载测试集（包括12种编程语言）：

wget https://zenodo.org/record/6363556/files/unseen_test_sets.tar.gz
tar -xvzf unseen_test_sets.tar.gz

为了评估模型，如Codex，确保你有一个OpenAI API key，并运行：

export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPEN_AI_API_KEY>
python3 Evaluation/eval_codex_all.py --dirs Code-sampled100

记得将<YOUR_OPEN_AI_API_KEY>替换为你的实际API密钥。

3. 应用案例和最佳实践

代码补全

使用预训练的模型，可以实现智能代码补全功能。在输入部分代码后，模型可以根据上下文提供可能的代码片段建议。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCodeGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NinedayWang/PolyCoder-160M")
model = AutoModelForCodeGeneration.from_pretrained("NinedayWang/PolyCoder-160M")

input_code = "def function_name(param1, param2):\n    "
encoded_input = tokenizer(input_code, return_tensors="pt", padding=True)

generated_code = model.generate(encoded_input)
decoded_output = tokenizer.decode(generated_code[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)

错误修复

对于含有错误的代码，模型可以尝试识别并修正错误，帮助开发者快速定位和解决问题。

def broken_function(a, b):
    result = a + b
    if result > 10:
        print('Result:', resu)

通过模型分析，可以推荐修复方案，例如更正变量名resu到result。

4. 典型生态项目

• Huggingface Transformers: 提供了接口来集成各种预训练模型，包括Code LMs中提到的PolyCoder。
• OpenAI API: 提供了访问Codex等模型的API，可用于代码生成和评估。

以上是Code LMs的基本操作和应用场景。随着更多的研究和社区贡献，这个工具包的应用潜力将持续扩大。为了获取最新更新和参与讨论，访问项目GitHub页面或加入相关论坛。