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codellama.md

File metadata and controls

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Code Llama

模型介绍

codellama 支持很多种编程语言，包括 Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash 等等。具备代码续写、代码填空、对话、python专项等 4 种能力。

它在 HuggingFace 上发布了基座模型，Python模型和指令微调模型：

基座模型 Python微调模型 指令模型
codellama/CodeLlama-7b-hf codellama/CodeLlama-7b-Python-hf codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-13b-hf codellama/CodeLlama-13b-Python-hf codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-34b-hf codellama/CodeLlama-34b-Python-hf codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf

模型和能力的对应关系为：

模型 代码续写 代码填空 对话 Python专项
基座模型 Y Y(7B,13B), N(34B) N N
Python微调模型 Y N N Y
指令微调模型 Y Y(7B,13B), N(34B) Y N

推理

根据上述的模型和能力关系表，下载感兴趣的模型。执行如下的命令，把模型权重转成 turbomind 要求的格式：

# 安装 lmdeploy
python3 -m pip install lmdeploy[all]

# 转模型格式
lmdeploy convert codellama /path/of/codellama/model

接下来，可参考如下章节，在控制台与 codellama 进行交互式对话。

注意:

  • transformers最低要求 v4.33.0
  • lmdeploy.turbomind.chat 支持把代码块拷贝到控制台，结束输出的方式为回车，再输入"!!"，再回车。其他非 codellama 模型，仍然是两次回车结束输入。

代码续写

lmdeploy chat ./workspace --cap completion

代码填空

lmdeploy chat ./workspace --cap infilling

输入的代码块中要包含 <FILL>，比如：

def remove_non_ascii(s: str) -> str:
    """ <FILL>
    return result

turbomind.chat 输出的代码即是要填到 <FILL> 中的内容

对话

lmdeploy chat ./workspace --cap chat --meta-instruction "Provide answers in Python"

可以把 --meta-instruct 的指令换成 codellama 支持的其他变成语言。

Python 专项

lmdeploy chat ./workspace --cap python

建议这里部署 Python 微调模型

量化

TBD

服务

目前，server 支持的是对话功能，其余功能后续再加上。

启动 sever 的方式是：

# --tp: 在 tensor parallel时，使用的GPU数量
lmdeploy serve api_server ./workspace --server-name 0.0.0.0 --server-port ${server_port} --tp 1

打开 http://{server_ip}:{server_port}，即可访问 swagger，查阅 RESTful API 的详细信息。

你可以用命令行，在控制台与 server 通信：

# api_server_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
lmdeploy serve api_client api_server_url

或者，启动 gradio，在 webui 的聊天对话框中，与 codellama 交流：

# api_server_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
# server_ip 和 server_port 是用来提供 gradio ui 访问服务的
# 例子: lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 --server-name localhost --server-port 6006
lmdeploy serve gradio api_server_url --server-name ${gradio_ui_ip} --server-port ${gradio_ui_port}

关于 RESTful API的详细介绍，请参考这份文档。