开源项目安装与配置指南：Granite Code Models

开源项目安装与配置指南：Granite Code Models

granite-code-models Granite Code Models: A Family of Open Foundation Models for Code Intelligence 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/granite-code-models

1. 项目基础介绍

Granite Code Models 是由 IBM 开发的一系列面向代码智能的开源基础模型。这些模型专注于代码生成任务，如修复错误、解释代码、生成文档等，并支持 116 种编程语言。Granite Code Models 包括基础模型（Base Models）和指导模型（Instruct Models）两种主要类型，旨在为各种代码相关任务提供全面的支持。

主要编程语言

• Python（用于模型训练和推理）
• C++（可能的底层实现）

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• 大规模语言模型：采用深度学习技术，对大量代码进行预训练，以实现代码生成和理解。
• 指导微调：通过结合人类指令和代码数据，对模型进行微调，提高其遵循指令的能力。

关键框架

• Transformers：用于构建和训练语言模型的流行 Python 库。
• Dolomite Engine：用于模型微调和指令调优的框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的操作系统是 Linux 或 macOS。
• 安装 Python 3.8 或更高版本。
• 安装必要的 Python 库，如 pip install transformers。

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令：

git clone https://github.com/ibm-granite/granite-code-models.git
cd granite-code-models

步骤 2：安装依赖

在项目根目录下，执行以下命令安装必要的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

步骤 3：安装 Transformers

确保安装了 Transformers 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

步骤 4：安装 Dolomite Engine（可选）

如果你需要微调模型，可以安装 Dolomite Engine。首先，克隆 Dolomite Engine 仓库：

git clone https://github.com/IBM/dolomite-engine.git
cd dolomite-engine

然后，根据 Dolomite Engine 的 README 文档进行安装。

步骤 5：进行模型推理

在项目目录中，创建一个 Python 脚本 inference.py，然后添加以下代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 选择模型路径
model_path = "ibm-granite/granite-3b-code-base-2k"

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

# 输入文本
input_text = "def generate():"

# 编码输入文本
input_tokens = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 生成输出
output = model.generate(**input_tokens)

# 解码输出
output_text = tokenizer.batch_decode(output)[0]

# 打印输出
print(output_text)

运行脚本，你将看到模型生成的代码。

以上步骤为 Granite Code Models 的基础安装和配置过程。根据你的具体需求，你可能还需要进行更复杂的配置和调整。

granite-code-models Granite Code Models: A Family of Open Foundation Models for Code Intelligence 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/granite-code-models