Tutoriel StableCode : Démarrer avec l'Assistant de Codage de Stability AI

Qu'est-ce que StableCode de Stability AI ?

StableCode, la dernière offre de Stability AI, est un produit innovant d'IA générative conçu pour améliorer l'expérience de codage des développeurs à tous les niveaux. Cet outil avancé sert d'assistant puissant tant pour les programmeurs expérimentés cherchant une plus grande efficacité que pour les nouveaux venus souhaitant renforcer leurs compétences en codage.

Modèle de base

La fondation de StableCode est un modèle complet qui a été initialement formé sur une large gamme de langages de programmation, provenant de stack-dataset (v1.2) fourni par BigCode. Pour affiner ses capacités, le modèle de base a été ensuite formé en utilisant des langages populaires tels que Python, Go, Java, JavaScript, C, Markdown et C++. Cette formation a impliqué un ensemble de données substantiel, comprenant un impressionnant 560 milliards de tokens de code. Cette base robuste dote StableCode d'une compréhension approfondie de divers langages de programmation et structures.

Modèle d'instructions

Ce modèle a été méticuleusement affiné pour des cas d'utilisation spécifiques, axé sur la résolution de défis de programmation complexes. En l'exposant à environ 120 000 paires d'instructions de code et de réponses correspondantes au format Alpaca, le modèle d'instructions a été aiguisé pour fournir des solutions intelligentes pour des tâches de codage complexes.

Modèle de fenêtre de contact longue

StableCode introduit un modèle avancé de fenêtre de contact longue qui excelle dans la génération de suggestions d'auto-complétion sur une ou plusieurs lignes. Comparé aux modèles ouverts précédents avec des fenêtres de contexte limitées, ce nouveau modèle est conçu pour traiter de manière significative plus de code à la fois—environ 2 à 4 fois plus. En conséquence, les développeurs peuvent facilement revoir ou éditer l'équivalent de plusieurs fichiers Python de taille moyenne simultanément. Cette fenêtre de contexte étendue est particulièrement bénéfique pour ceux désireux d'élargir leur expertise en codage et de relever des défis de codage plus importants.

Utiliser StableCode : Un tutoriel étape par étape

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre comment utiliser StableCode pour générer des complétions de code. Nous explorerons chaque modèle et verrons comment il fonctionne. De plus, nous apprendrons à utiliser StableCode dans Google Colab et l'API Inference Hugging Face pour exécuter StableCode, même si vous n'avez pas de GPU puissant.

Mise en œuvre dans Google Colab

1. Configuration du projet : Commencez par créer un nouveau Notebook dans Google Colab. Allez sur Google Colab et créez un nouveau Notebook nommé "Tutoriel StableCode".
2. Installer les packages requis : Réglez le type de Runtime sur Python 3 et l'accélérateur matériel sur GPU. Installez ou mettez à jour les packages Python liés au traitement du langage naturel (NLP) et à l'apprentissage automatique.
3. Travailler avec StableCode - Modèle de base : Ajoutez une nouvelle cellule de code pour exécuter StableCode - Modèle de base. Définissez une fonction pour exécuter le modèle en utilisant un prompt.
4. Utiliser StableCode - Modèle d'instructions : Changez BASE_MODEL en INSTRUCTION_MODEL dans la fonction from_pretrained() et fournissez votre prompt souhaité.
5. Implémenter StableCode - Modèle de fenêtre de contact longue : Passez à LONG_CONTEXT_WINDOW_MODEL dans la fonction from_pretrained() et saisissez votre prompt.

Mise en œuvre avec l'API Inference Hugging Face

1. Créer un compte : Allez sur Hugging Face, créez un nouveau compte, ou connectez-vous si vous en avez déjà un.
2. Créer un nouveau token : Générer un token pour utiliser l'API Inference Hugging Face depuis votre profil.
3. Exécuter StableCode avec l'API Inference Hugging Face : Visitez la page modèle StableCode, sélectionnez l'API Inference et copiez le extrait de code fourni.

Conclusion

Merci de suivre ce tutoriel. Si vous avez des questions ou avez besoin d'assistance supplémentaire, n'hésitez pas à me contacter sur LinkedIn ou Twitter. J'aimerais avoir de vos nouvelles !

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