Code Llama 7B 是 Meta 开发的代码生成模型，支持多种编程语言理解与生成。介绍其核心功能、安装步骤及参数调优技巧。通过 Hugging Face Transformers 库加载模型，配置 Python 环境即可完成本地部署。示例展示了代码补全、函数填充等应用场景，适用于快速原型开发、代码重构及学习辅助。使用前需遵守相关许可协议。
Code Llama 7B 是由 Meta 开发的代码生成 AI 模型，旨在提升开发效率。该模型拥有 70 亿参数，能够理解代码逻辑、生成完整函数并补全代码片段。
确保系统满足以下要求：
加载模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "codellama/CodeLlama-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto"
)
安装核心依赖：
pip install transformers accelerate
尝试生成代码：
prompt = "def calculate_fibonacci(n):"
# 模型将自动补全完整的斐波那契数列函数
场景 1：生成网络请求函数
input_code = "import socket\ndef ping_exponential_backoff(host: str):"
场景 2：创建数据处理函数
input_code = "def process_user_data(users):"
使用前请确保遵守 Meta 的相关使用政策和许可协议。
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