license: apache-2.0 language:

• en datasets:
• flytech/python-codes-25k
• jinaai/code_exercises
• kye/all-huggingface-python-code
• S-Dreamer/my-distiset-3be4288b metrics:
• codeparrot/apps_metric
• code_eval
• accuracy pipeline_tag: text2text-generation library_name: transformers tags:
• code

CodeT5 Python函数是CodeT5模型的专用变体，专门针对生成和理解Python函数进行了微调。它旨在帮助将自然语言描述转换为功能性Python代码，并通过应用Pythonic约定和最佳实践来优化现有代码。该模型可以生成函数定义、实现逻辑流程，并协助调试和重构Python代码。它非常适合开发人员、学习者和AI驱动的编程助手。

目录

• PyCodeT5模型卡
• 目录
• 模型详情
  • 模型描述
• 用途
  • 直接使用
  • 下游使用 [可选]
  • 超出范围的使用
• 偏见、风险和限制
  • 建议
• 训练详情
  • 训练数据
  • 训练过程
    • 预处理
    • 速度、大小、时间
• 评估
  • 测试数据、因素和指标
    • 测试数据
    • 因素
    • 指标
  • 结果
• 模型检查
• 环境影响
• 技术规格 [可选]
  • 模型架构和目标
  • 计算基础设施
    • 硬件
    • 软件
• 引用
• 术语表 [可选]
• 更多信息 [可选]
• 模型卡作者 [可选]
• 模型卡联系方式
• 如何开始使用模型

模型详情

模型描述

CodeT5 Python函数是CodeT5模型的专用变体，专门针对生成和理解Python函数进行了微调。它旨在帮助将自然语言描述转换为功能性Python代码，并通过应用Pythonic约定和最佳实践来优化现有代码。该模型可以生成函数定义、实现逻辑流程，并协助调试和重构Python代码。它非常适合开发人员、学习者和AI驱动的编程助手。

• 开发者： 需要更多信息
• 共享者 [可选]： 需要更多信息
• 模型类型： 语言模型
• 语言（NLP）： en
• 许可证： apache-2.0
• 父模型： 需要更多信息
• 更多信息资源：
  • GitHub仓库
  • 相关论文

用途

直接使用

• 生成Python函数： 将自然语言描述转换为功能性Python代码。
• 优化Python代码： 应用Pythonic约定和最佳实践以提高代码质量。
• 协助调试和重构： 帮助用户识别和修复Python代码中的问题。

下游使用 [可选]

• 与AI驱动的编程助手集成： 用作智能代码补全或审查工具的后端模型。

超出范围的使用

• 非Python代码生成： 该模型专门针对Python代码生成训练，不适用于其他语言。
• 敏感应用： 不建议在关键任务系统或安全和安全性至关重要的环境中使用此模型。

偏见、风险和限制

与其他大型语言模型一样，该模型可能反映训练数据中存在的偏见。例如，在某些上下文中，它可能生成包含有害刻板印象或不公平实践的代码。

建议

• 在敏感领域谨慎使用： 在高风险或安全关键环境中应用该模型时，应额外增加验证和审查流程。
• 代码审查： 始终确保由该模型生成的代码经过彻底的人工审查，尤其是在敏感或生产环境中。

训练详情

训练数据

该模型在来自各种开源仓库的Python代码数据集上进行了微调。它专门训练用于理解Python函数结构和最佳实践。

训练过程

• 预处理： 训练数据经过标准预处理步骤，如标记化和清理，以确保微调时输入的质量。
• 速度、大小、时间： 需要更多关于训练速度和时间的详细信息以提高透明度。

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

测试数据包括来自各种开源仓库和面向函数的任务的Python代码。

因素

• 任务复杂性： 评估包括简单的函数生成和更复杂的重构任务。
• 代码质量： 基于Pythonic原则（如可读性、清晰性和效率）进行评估。

指标

• 准确性： 衡量生成代码的正确性。
• 代码质量： 评估生成的代码遵循Pythonic最佳实践的程度。

结果

需要更多关于评估结果的信息以全面评估模型的性能。

模型检查

需要对模型行为进行详细检查，包括边缘案例，以确定改进领域。

环境影响

• 硬件类型： 需要更多信息
• 云服务提供商： 需要更多信息
• 碳排放： 需要更多信息

技术规格 [可选]

模型架构和目标

该架构基于Transformer模型，针对代码生成任务进行了优化。

计算基础设施

需要更多关于训练和部署中使用的计算资源的详细信息。

硬件

需要更多信息。

软件

需要更多信息。

引用

BibTeX：

需要更多信息。

APA：

需要更多信息。

术语表 [可选]

需要更多信息。

更多信息 [可选]

需要更多信息。

模型卡作者 [可选]

S de Jager

模型卡联系方式

需要更多信息。

如何开始使用模型

要开始使用，请使用以下代码加载和使用PyCodeT5模型。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和标记器
model_name = 'Salesforce/CodeT5-Python-functions'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 示例输入
input_text = "def sum(a, b):"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 生成代码
outputs = model.generate(**inputs)
generated_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_code)