Tutorial de StableCode: Una guía paso a paso para empezar

¿Qué es StableCode de Stability AI?

StableCode, la última oferta de Stability AI, es un innovador producto de inteligencia artificial generativa diseñado para mejorar la experiencia de codificación para desarrolladores de todos los niveles. Sirve como una herramienta poderosa tanto para programadores experimentados que buscan eficiencia como para novatos que desean fortalecer sus habilidades de codificación.

Modelo Base

La base de StableCode es un modelo completo que fue entrenado inicialmente en una amplia gama de lenguajes de programación, obtenido del stack-dataset (v1.2) de BigCode. Para refinar sus capacidades, el modelo base fue entrenado adicionalmente utilizando lenguajes populares como Python, Go, Java, JavaScript, C, Markdown y C++. Este entrenamiento implicó un conjunto de datos sustancial, que comprende la asombrosa cifra de 560 mil millones de tokens de código. Esta robusta base equipa a StableCode con una comprensión profunda de varios lenguajes de programación y estructuras.

Modelo de Instrucción

Este modelo fue meticulosamente afinado para casos de uso específicos, enfocándose en resolver desafíos de programación intrincados. Al exponerlo a alrededor de 120,000 pares de instrucción de código y respuestas correspondientes en formato Alpaca, el modelo de instrucción ha sido agudizado para proporcionar soluciones inteligentes para tareas de codificación complejas.

Modelo de Ventana de Contexto Largo

StableCode presenta un avanzado modelo de ventana de contexto largo que destaca en la generación de sugerencias de autocompletado, tanto en una sola línea como en varias líneas. En comparación con modelos anteriores de código abierto con ventanas de contexto limitadas, este nuevo modelo está diseñado para manejar significativamente más código a la vez, aproximadamente de 2 a 4 veces más. Como resultado, los desarrolladores pueden revisar o editar sin esfuerzo el equivalente a múltiples archivos promedio de Python de manera simultánea. Esta ventana de contexto ampliada es particularmente beneficiosa para aquellos ansiosos por expandir su experiencia en codificación y enfrentar desafíos de codificación más grandes.

Tutorial: Usando StableCode para Completar Código

En este tutorial, aprenderemos a usar StableCode para generar la finalización de código. Pasaremos por cada modelo y veremos cómo funciona. También aprenderemos a utilizar StableCode en Google Colab y la API de Inferencia de Hugging Face, haciéndolo accesible incluso para aquellos sin GPUs potentes.

Implementación en Google Colab

Paso 1 - Configurando el Proyecto

Comienza creando un nuevo cuaderno en Google Colab. Ve a Google Colab, crea un nuevo cuaderno y nómbralo Tutorial de StableCode.

Paso 2 - Instalar Paquetes Requeridos

Primero, establece el tipo de entorno en Python 3 y el acelerador de hardware en GPU. Luego, instala o actualiza los paquetes de Python relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático:

• Haz clic en el botón Ejecutar o CMD/CTRL + Enter para ejecutar la única celda de código.
• Espera hasta que la instalación se complete para continuar.

Paso 3 - Usando el Modelo Base de StableCode

Ahora, intentemos el Modelo Base de StableCode:

• Agrega una nueva celda de código.
• Haz clic en Ejecutar o CMD/CTRL + Enter.
• Espera a que se cargue el modelo, lo cual puede tardar más dependiendo de tu conexión a internet.
• Define una función para ejecutar el modelo. Esta función tomará un aviso como entrada y devolverá el resultado generado por StableCode.
• Agrega una nueva celda de código y proporciona tu aviso deseado para la finalización.
• Haz clic en Ejecutar o CMD/CTRL + Enter para ver la salida.

Paso 4 - Usando el Modelo de Instrucción de StableCode

Ahora intentemos el Modelo de Instrucción de StableCode:

• Cambia BASE_MODEL a INSTRUCTION_MODEL en la función from_pretrained().
• Agrega una nueva celda de código.
• Nuevamente, espera hasta que se cargue el modelo, luego proporciona tu aviso deseado para la finalización.

Paso 5 - Usando el Modelo de Ventana de Contexto Largo de StableCode

Finalmente, intentemos el Modelo de Ventana de Contexto Largo de StableCode:

• Cambia INSTRUCTION_MODEL a LONG_CONTEXT_WINDOW_MODEL en la función from_pretrained().
• Agrega una nueva celda de código y haz clic en Ejecutar o CMD/CTRL + Enter.

Implementación con la API de Inferencia de Hugging Face

Alternativamente, puedes usar la API de Inferencia de Hugging Face para ejecutar StableCode, lo que es conveniente si no tienes una GPU potente.

Paso 1 - Crear una Cuenta en Hugging Face

Visita Hugging Face y crea una nueva cuenta o inicia sesión si ya tienes una.

Paso 2 - Crear un Nuevo Token

Necesitas un token para acceder a la API de Inferencia de Hugging Face:

• Ve a tu perfil y haz clic en Tokens de acceso en la barra lateral izquierda.
• Haz clic en el botón Nuevo token.
• Nombra tu token, selecciona lectura en el menú desplegable y haz clic en Generar un token.

Paso 3 - Ejecutando StableCode con la API de Inferencia de Hugging Face

Ve a la página del modelo StableCode y haz clic en Desplegar. En el menú desplegable, selecciona API de Inferencia, lo que generará un fragmento de código para que lo copies.

Con esta configuración, puedes usar StableCode de manera efectiva sin necesitar una GPU de alta gama.

Conclusión

Gracias por seguir este tutorial. Si tienes alguna pregunta, no dudes en contactarme en LinkedIn o Twitter; ¡me encantaría saber de ti!