CodeBarcenas
Model specialized in the Python language
Based on the model: WizardLM/WizardCoder-1B-V1.0
And trained with the dataset: mlabonne/Evol-Instruct-Python-1k
Made with ❤️ in Guadalupe, Nuevo Leon, Mexico 🇲🇽
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Лицензия
- Llama 2
- Архитектура
- gpt_bigcode · dense
- Опубликована
- 10 ноя 2023
Ссылки
CodeBarcenas-1b
Небольшая модель на базе WizardCoder, дообученная для генерации кода на Python.
524скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 ноя 2023
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
CodeBarcenas-1b — языковая модель для генерации кода на Python, созданная автором Danielbrdz. Она основана на WizardLM/WizardCoder-1B-V1.0 и дообучена на наборе mlabonne/Evol-Instruct-Python-1k. Модель использует архитектуру GPTBigCode с плотной причинной языковой моделью; в метаданных указан контекст 8192 токена и формат PyTorch.
Модель предназначена для генерации и продолжения кода на Python по текстовым запросам. Карточка не приводит результатов оценки качества и не описывает дополнительные возможности, поэтому её пригодность для сложных задач программирования не подтверждена. Указана лицензия llama2.
Сценарии применения
- генерация фрагментов кода на Python по описанию
- продолжение исходного кода на Python
- получение примеров реализации небольших задач на Python
Ограничения
В карточке не приведены оценки качества или результаты сравнительных тестов; заявленная специализация ограничена Python. Лицензия указана как llama2.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPTBigCodeForCausalLM
- Ревизия весов
- f0e0045