CodeGeeX极速上手指南：从安装到GPU推理全流程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeGeeX 你是否还在为复杂的代码生成模型部署而烦恼？本文将带你完成CodeGeeX从环境搭建到GPU推理的全流程，无需专业背景也能快速上手。读完本文，你将掌握：
- 5分钟完成CodeGeeX环境配置
- 三种GPU推理模式的选择策略
- 解决90%用户遇到的显存不足问题
- 从提示词编写到结果解析的完整工作流
环境准备：5分钟极速部署
系统要求与依赖检查
CodeGeeX需要Python 3.7+、CUDA 11+环境，核心依赖项已在requirements.txt中定义，关键包括：
- PyTorch 1.10+（深度学习框架）
- Transformers 4.22.0+（模型加载工具）
- DeepSpeed 0.6.1+（分布式训练支持）
使用以下命令一键安装所有依赖：
pip install -r requirements.txt
项目克隆与目录结构
通过国内Git仓库加速克隆项目：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeGeeX.git
cd CodeGeeX
核心目录功能说明： | 目录路径 | 功能描述 | |---------|---------| | codegeex/ | 模型核心代码与推理模块 | | configs/ | 模型配置文件（含权重路径设置） | | scripts/ | 推理、量化等任务脚本 | | tests/ | 示例提示词与测试用例 |
模型权重获取与配置
权重申请与下载
- 通过模型下载页面提交申请
- 接收含下载链接的邮件，使用aria2加速下载：
aria2c -x 16 -s 16 -j 4 --continue=true -i urls.txt
- 合并分卷压缩包：
cat codegeex_13b.tar.gz.* > codegeex_13b.tar.gz
tar xvf codegeex_13b.tar.gz
配置文件修改
编辑configs/codegeex_13b.sh，设置权重存放路径：
# 在配置文件中添加
MODEL_PATH="/path/to/your/codegeex_13b" # 修改为实际解压路径
GPU推理全攻略
单GPU基础推理（27GB显存）
将你的代码需求写入提示词文件（如tests/test_prompt.txt），示例内容：
# 用Python实现快速排序算法
def quicksort(arr):
执行推理脚本（指定GPU编号）：
bash ./scripts/test_inference.sh 0 ./tests/test_prompt.txt
核心推理脚本scripts/test_inference.sh会自动加载配置，关键参数说明：
--temperature 0.8：控制生成随机性（0为确定性输出）--top-p 0.95：核采样参数，控制候选词多样性--out-seq-length 1024：最大生成 tokens 数
量化推理（15GB显存方案）
针对显存不足问题，使用INT8量化推理模式：
bash ./scripts/test_inference_quantized.sh 0 ./tests/test_prompt.txt
量化实现位于codegeex/quantization/quantize.py，通过权重压缩将显存需求降低45%，适合RTX 3090/4090等消费级显卡。
多GPU并行推理（单卡8GB起步）
当单卡显存不足时，使用模型并行策略：
# 第一步：拆分权重（MP_SIZE为GPU数量）
bash ./scripts/convert_ckpt_parallel.sh /path/to/weights /path/to/save 2
# 第二步：多卡推理
bash ./scripts/test_inference_parallel.sh 2 ./tests/test_prompt.txt
并行配置通过codegeex/megatron/mpu/模块实现，支持2-8卡灵活扩展。
提示词工程：解锁高效代码生成
提示词结构最佳实践
有效的提示词应包含：
- 明确任务描述：用自然语言说明需求
- 输入输出格式：指定函数名、参数及返回值
- 约束条件：性能要求、兼容性等限制
示例提示词文件tests/test_prompt.txt展示了代码翻译任务：
code translation
Java:
public class Solution {
public static boolean hasCloseElements(int[] nums, int threshold) {
// 检查数组中是否有两个元素距离小于阈值
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (Math.abs(nums[i] - nums[j]) < threshold) {
return true;
}
}
}
return false;
}
}
Python:
推理结果解析
推理输出包含三部分：
- 生成代码：直接可用的函数实现
- 置信度分数：每个token的预测概率
- 耗时统计：预处理/推理/后处理各阶段耗时
常见问题与性能优化
显存不足解决方案
| 问题场景 | 解决方案 | 显存需求 |
|---|---|---|
| 单卡24GB（如RTX 3090） | 使用量化推理 | 15GB |
| 多卡8GB（如2×RTX 2080Ti） | 模型并行（MP=2） | 8GB×2 |
| 仅CPU环境 | 暂不支持（需至少1张GPU） | - |
推理速度优化
- 使用scripts/test_inference_oneflow.sh调用OneFlow后端，较PyTorch提速30%
- 调整
--out-seq-length参数，生成 shorter代码时设为256 - 批量处理多个提示词，通过
--micro-batch-size参数设置
扩展应用：从插件到二次开发
VS Code插件快速体验
对于非开发人员，推荐直接使用VS Code插件：
- 在扩展市场搜索"CodeGeeX"
- 按提示完成配置
- 使用
Ctrl+Shift+I触发代码生成
插件源码位于vscode-extension/codegeex-vscode-extension/，支持自定义快捷键与生成策略。
二次开发指南
核心推理接口位于codegeex/torch/inference.py，关键函数：
def generate_code(prompt,
max_length=1024,
temperature=0.8,
top_p=0.95):
"""生成代码主函数
Args:
prompt: 输入提示词字符串
max_length: 生成文本最大长度
temperature: 随机性控制参数
Returns:
generated_code: 生成的代码字符串
"""
总结与进阶路线
通过本文指南，你已掌握CodeGeeX的基本使用流程。进阶学习建议：
- 探索codegeex/benchmark/中的多语言评测工具
- 尝试scripts/finetune_codegeex.sh进行领域微调
- 研究codegeex/mindspore/中的昇腾平台适配方案
CodeGeeX团队持续更新模型与工具链，关注README_zh.md获取最新特性通知。遇到问题可查阅FAQ文档或加入官方技术交流群。
提示：定期执行
git pull获取项目更新，保持推理脚本与最新模型兼容。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
