codeup:latest im LLM-Testsuite-Report
Modellbeschreibung
Hervorragendes Codegenerierungsmodell auf Basis von Llama 2.
| Modellfamilie | codeup |
|---|---|
| Kontext | 4K |
| Input | Text |
| Größe | 74 GB |
| Familiengrößen | 13b |
Readme-Auszug
CodeUp wurde von DeepSE veröffentlicht. Es basiert auf Llama 2 von Meta und wurde anschließend für eine bessere Codegenerierung feinabgestimmt. Dadurch kann es in mehreren Sprachen besseren Code schreiben.
Erste Schritte mit CodeUp
Das im folgenden Beispiel verwendete Modell ist CodeUp mit 13 Milliarden Parametern, ein Modell zur Codegenerierung.
API
Starten Sie den Ollama-Server (führen Sie ollama serve aus). Führen Sie das Modell aus
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "codeup", "prompt":"Schreibe C++-Code, der die längste gemeinsame Teilzeichenkette in zwei Zeichenketten findet." }'
CLI
Installieren Sie Ollama Öffnen Sie das Terminal und führen Sie ollama run codeup
Hinweis: Der Befehl ollama run führt ollama pull aus, wenn das Modell noch nicht heruntergeladen wurde. Um das Modell herunterzuladen, ohne es auszuführen, verwenden Sie ollama pull codeup.
Speicheranforderungen
13B-Modelle benötigen im Allgemeinen mindestens 16 GB RAM
Falls bei höheren Quantisierungsstufen Probleme auftreten, verwenden Sie das q4-Modell oder schließen Sie andere Programme, die viel Arbeitsspeicher belegen.
Modellvarianten
Standardmäßig verwendet Ollama eine 4-Bit-Quantisierung. Um andere Quantisierungsstufen auszuprobieren, verwenden Sie die anderen Tags. Die Zahl nach q gibt die Anzahl der für die Quantisierung verwendeten Bits an, q4 bedeutet also 4-Bit-Quantisierung. Je höher die Zahl, desto genauer ist das Modell, desto langsamer läuft es jedoch und desto mehr Speicher benötigt es.
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Modellquelle
CodeUp-Quelle auf Ollama
Quelle des Modells mit 13 Milliarden Parametern: DeepSE
Referenzen
GitHub-Repository für CodeUp
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit
Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.
Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.
Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.





