StableCode Tutorial: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einstieg

Was ist StableCode von Stability AI?

StableCode, das neueste Angebot von Stability AI, ist ein innovatives generatives KI-Produkt, das darauf ausgelegt ist, das Programmiererlebnis für Entwickler aller Ebenen zu verbessern. Es dient als leistungsstarkes Werkzeug sowohl für erfahrene Programmierer, die Effizienz suchen, als auch für Neulinge, die ihre Programmierfähigkeiten stärken möchten.

Basis-Modell

Die Grundlage von StableCode ist ein umfassendes Modell, das zu Beginn auf einer breiten Palette von Programmiersprachen trainiert wurde, die aus dem stack-dataset (v1.2) von BigCode stammen. Um seine Fähigkeiten zu verfeinern, wurde das Basis-Modell weiter mit beliebten Sprachen wie Python, Go, Java, JavaScript, C, Markdown und C++ trainiert. Dieses Training umfasste einen umfangreichen Datensatz, der beeindruckende 560 Milliarden Tokens aus Code enthält. Diese robuste Grundlage stattet StableCode mit einem tiefen Verständnis für verschiedene Programmiersprachen und -strukturen aus.

Instruktions-Modell

Dieses Modell wurde sorgfältig für spezifische Anwendungsfälle feinabgestimmt, wobei der Fokus auf der Lösung komplexer Programmierherausforderungen lag. Durch die Bereitstellung von etwa 120.000 Paaren aus Codeanweisungen und entsprechenden Antworten im Alpaca-Format wurde das Instruktionsmodell geschärft, um intelligente Lösungen für komplexe Programmieraufgaben zu bieten.

Langes Kontextfenster-Modell

StableCode führt ein fortschrittliches langes Kontextfenster-Modell ein, das hervorragend darin ist, einzeilige und mehrzeilige Autocomplete-Vorschläge zu generieren. Im Vergleich zu früheren offenen Modellen mit begrenzten Kontextfenstern ist dieses neue Modell darauf ausgelegt, deutlich mehr Code auf einmal zu verarbeiten - ungefähr 2 bis 4 Mal mehr. Dadurch können Entwickler mühelos mehrere durchschnittlich große Python-Dateien gleichzeitig überprüfen oder bearbeiten. Dieses erweiterte Kontextfenster ist besonders vorteilhaft für diejenigen, die bereit sind, ihre Programmierkenntnisse zu erweitern und größere Programmierherausforderungen anzunehmen.

Leitfaden: Verwendung von StableCode zur Code-Vervollständigung

In diesem Tutorial lernen wir, wie man StableCode zur Generierung von Code-Vervollständigungen verwendet. Wir werden durch jedes Modell gehen und sehen, wie es funktioniert. Außerdem lernen wir, wie man StableCode in Google Colab und der Hugging Face Inference API verwendet, was es auch für diejenigen zugänglich macht, die keine leistungsstarken GPUs besitzen.

Implementierung in Google Colab

Schritt 1 - Projekt einrichten

Beginnen Sie damit, ein neues Notebook in Google Colab zu erstellen. Gehen Sie zu Google Colab, erstellen Sie ein neues Notebook und benennen Sie es StableCode Tutorial.

Schritt 2 - Erforderliche Pakete installieren

Setzen Sie zunächst den Laufzeittyp auf Python 3 und den Hardwarebeschleuniger auf GPU. Installieren oder aktualisieren Sie dann Python-Pakete, die mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinellem Lernen zusammenhängen:

Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen oder CMD/CTRL + Enter, um die einzelne Codezelle auszuführen.
Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist, um fortzufahren.

Schritt 3 - Verwendung des StableCode-Basis-Modells

Jetzt probieren wir das StableCode - Basis-Modell aus:

Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu.
Klicken Sie auf Ausführen oder CMD/CTRL + Enter.
Warten Sie, bis das Modell geladen ist, was je nach Internetverbindung länger dauern kann.
Definieren Sie eine Funktion, um das Modell auszuführen. Diese Funktion nimmt eine Eingabeaufforderung und gibt das von StableCode generierte Ergebnis zurück.
Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu und geben Sie die gewünschte Eingabeaufforderung für die Vervollständigung an.
Klicken Sie auf Ausführen oder CMD/CTRL + Enter, um die Ausgabe anzusehen.

Schritt 4 - Verwendung des StableCode-Instruktionsmodells

Jetzt probieren wir das StableCode - Instruktionsmodell aus:

Ändern Sie BASE_MODEL in INSTRUCTION_MODEL in der Funktion from_pretrained().
Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu.
Warten Sie erneut, bis das Modell geladen ist, und geben Sie dann Ihre gewünschte Eingabeaufforderung für die Vervollständigung an.

Schritt 5 - Verwendung des StableCode-Modells mit langem Kontextfenster

Schließlich probieren wir das StableCode - Modell mit langem Kontextfenster aus:

Ändern Sie INSTRUCTION_MODEL in LONG_CONTEXT_WINDOW_MODEL in der Funktion from_pretrained().
Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu und klicken Sie auf Ausführen oder CMD/CTRL + Enter.

Implementierung mit der Hugging Face Inference API

Alternativ können Sie die Hugging Face Inference API verwenden, um StableCode auszuführen, was praktisch ist, wenn Sie keine leistungsstarke GPU haben.

Schritt 1 - Erstellen Sie ein Konto bei Hugging Face

Besuchen Sie Hugging Face und erstellen Sie ein neues Konto oder melden Sie sich an, wenn Sie bereits eines haben.

Schritt 2 - Erstellen Sie ein neues Token

Sie benötigen ein Token, um auf die Hugging Face Inference API zuzugreifen:

Gehen Sie zu Ihrem Profil und klicken Sie auf Access tokens in der linken Seitenleiste.
Klicken Sie auf die Schaltfläche New token.
Nennen Sie Ihr Token, wählen Sie read aus dem Dropdown-Menü aus und klicken Sie auf Token generieren.

Schritt 3 - Ausführen von StableCode mit der Hugging Face Inference API

Gehen Sie zur StableCode-Modellseite und klicken Sie auf Deploy. Wählen Sie im Dropdown-Menü Inference API, das einen Code-Schnipsel generiert, den Sie kopieren können.

Mit diesem Setup können Sie StableCode effektiv verwenden, ohne eine High-End-GPU zu benötigen.

Fazit

Vielen Dank, dass Sie dieses Tutorial verfolgt haben. Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne auf LinkedIn oder Twitter melden; ich freue mich darauf, von Ihnen zu hören!