突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代

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突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代

1.CodeShell简介

CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。它拥有70亿参数，经过对五千亿Tokens的训练，并具有8192的上下文窗口长度。CodeShell在权威的代码评估Benchmark（HumanEval与MBPP）上取得了同等规模最好的性能。这个项目为多语言代码处理和理解提供了有力的工具

• 能力点
  • 强大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上达到了7B代码基座大模型的最优性能
  • 完整的体系：除了代码大模型，同时开源IDE（VS Code与JetBrains）插件，形成开源的全栈技术体系
  • 轻量化部署：支持本地C++部署，提供轻量快速的本地化软件开发助手解决方案
  • 全面的评测：提供支持完整项目上下文、覆盖代码生成、代码缺陷检测与修复、测试用例生成等常见软件开发活动的多任务评测体系（即将开源）
  • 高效的训练：基于高效的数据治理体系，CodeShell在完全冷启动情况下，只训练了五千亿Token即获得了优异的性能
• 开源模型
  • CodeShell Base：CodelShell底座模型，具有强大的代码基础能力。
  • CodeShell Chat：CodelShell对话模型，在代码问答、代码补全等下游任务重性能优异。
  • CodeShell Chat 4bit：CodelShell对话模型4bit量化版本，在保证模型性能的前提下内存消耗更小，速度更快。
  • CodeShell CPP：CodelShell对话模型CPP版本，支持开发者在没有GPU的个人电脑中使用。注意，CPP版本同样支持量化操作，用户可以在最小内存为8G的个人电脑中运行CodeShell。

2.效果评估

我们选取了目前最流行的两个代码评测数据集（HumanEval与MBPP）对模型进行评估，与目前最先进的两个7b代码大模型CodeLllama与Starcoder相比，Codeshell 取得了最优的成绩。具体评测结果如下。

3.快速开始

3.1环境依赖

- python 3.8 and above
- pytorch 2.0 and above are recommended
- transformers 4.32 and above
- CUDA 11.8 and above are recommended (this is for GPU users, flash-attention users, etc.)

CodeShell系列模型已经上传至 Hugging Face，开发者可以通过Transformers快速调用CodeShell和CodeShell-Chat。

在开始之前，请确保已经正确设置了环境，并安装了必要的代码包，以及满足上一小节的环境要求。你可以通过下列代码快速安装相关依赖。

pip install -r requirements.txt

接下来你可以通过Transformers使用CodeShell。

3.2 Code Generation

开发者可以使用CodeShell快速生成代码，加速开发效率。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("WisdomShell/CodeShell-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("WisdomShell/CodeShell-7B", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
inputs = tokenizer('def merge_sort():', return_tensors='pt').to(device)
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

• Fill in the Moddle

CodeShell 支持Fill-in-the-Middle模式，从而更好的支持软件开发过程。

input_text = "<fim_prefix>def print_hello_world():\n    <fim_suffix>\n    print('Hello world!')<fim_middle>"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').to(device)
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

• 代码问答

CodeShell同时开源了代码助手模型CodeShell-7B-Chat，开发者可以通过下列代码与模型进行交互。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('WisdomShell/CodeShell-7B-Chat', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('WisdomShell/CodeShell-7B-Chat')

history = []
query = '你是谁?'
response = model.chat(query, history, tokenizer)
print(response)
history.append((query, response))

query = '用Python写一个HTTP server'
response = model.chat(query, history, tokenizer)
print(response)
history.append((query, response))

开发者也可以通过VS Code与JetBrains插件与CodeShell-7B-Chat交互，详情请参VSCode插件仓库与IntelliJ插件仓库。

• Model Quantization

CodeShell 支持4 bit/8 bit量化，4 bit量化后，占用显存大小约6G，用户可以在显存较小的GPU上使用CodeShell。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('WisdomShell/CodeShell-7B-Chat-int4', trust_remote_code=True).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('WisdomShell/CodeShell-7B-Chat-int4')

• CodeShell in c/c++

由于大部分个人电脑没有GPU，CodeShell提供了C/C++版本的推理支持，开发者可以根据本地环境进行编译与使用，详见CodeShell C/C++本地化版。

3.3 Demo

我们提供了Web-UI、命令行、API、IDE四种形式的Demo。

3.3.1 Web UI

开发者通过下列命令启动Web服务，服务启动后，可以通过https://127.0.0.1:8000进行访问。

python demos/web_demo.py

3.3.2 CLI Demo

我们也提供了命令行交互的Demo版本，开发者可以通过下列命令运行。

python demos/cli_demo.py

3.3.3 API

CodeShell也提供了基于OpenAI API的部署方法。

python demos/openai_api.py

启动后即可通过HTTP请求与CodeShell交互。

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "CodeShell-7B-Chat",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好"
      }
    ]
  }'

3.3.4 IDE

CodeShell最后提供了线上IDE，开发者可以通过IDE进行代码补全、代码问答等操作。同时，IDE插件也同时发布，开发者可以自行在本地进行安装使用。插件相关问题欢迎在VSCode插件仓库与IntelliJ插件仓库中讨论。

4.模型详情

Code Shell使用GPT-2作为基础架构，采用Grouped-Query Attention、RoPE相对位置编码等技术。

4.1 Hyper-parameter

4.2 数据集

CodeShell基于自己爬取的Github数据、Big Code开源的Stack和StarCoder数据集、以及少量高质量的中英文数据进行训练。在原始数据集的基础上，CodeShell采用基于Minihash对数据去重，基于KenLM以及高质量数据筛选模型对数据进行了过滤与筛选，最终得到高质量的预训练数据集。

4.3 Tokenizer

CodeShell基于Starcoder词表进行了优化，去除了使用频率较低的词语，并添加了部分中文词表，显著提升了中文的压缩率，为Chat版本的训练提供了基础。

参考链接：

* Hugging Face模型链接：[https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B/tree/main](https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B/tree/main)

* [codeshell](https://github.com/WisdomShell/codeshell)

* https://se.pku.edu.cn/kcl/

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