CodeGeeX4 项目安装与配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeGeeX4 1. 项目基础介绍
CodeGeeX4 是一个开源项目，旨在提供一个多功能、多语言的代码生成模型。该项目基于 GLM-4 模型，通过不断的训练和优化，具备了代码补全、代码解释、网页搜索、函数调用以及代码仓库级别的问答等综合性功能。CodeGeeX4-ALL-9B 模型在公开的基准测试中表现出了高度竞争性的性能，是目前参数少于 10B 的最强代码生成模型。
该项目主要使用 Python 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
- GLM-4: CodeGeeX4 基于 GLM-4 模型，这是一种先进的自然语言处理模型，可以理解和生成代码。
- Transformers: 使用 Huggingface 的 Transformers 库来加载和运行模型。
- vLLM: 一个轻量级的 LLM（Language Model）库，用于快速部署模型。
- Candle: 支持 Candle 框架，可以通过 Rust 语言启动模型。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：
- Python 3.7 或更高版本 -pip 20.3 或更高版本
- CUDA（如果使用 GPU 支持）
安装步骤
步骤 1: 克隆项目
首先，您需要从 GitHub 上克隆项目到本地计算机：
git clone https://github.com/THUDM/CodeGeeX4.git
cd CodeGeeX4
步骤 2: 安装依赖
安装项目所需的 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt
步骤 3: 安装 Transformers 和 vLLM
根据项目要求，安装 Transformers 和 vLLM：
pip install transformers
pip install vllm
步骤 4: 验证安装
验证安装是否成功，可以通过运行以下命令来测试模型：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model THUDM/codegeex4-all-9b --trust_remote_code
如果服务器启动成功，则表示安装正确。
注意事项
- 确保您的 Python 环境和 pip 是最新版本。
- 如果您使用 GPU，确保 CUDA 已经正确安装并配置。
- 在安装过程中遇到问题时，请检查项目 GitHub 页面上的 Issue 部分，可能已经有相似问题的解决方案。
通过以上步骤，您可以成功安装和配置 CodeGeeX4 项目。接下来，您可以按照项目的文档和教程来进一步使用和探索这个强大的代码生成模型。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
