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前言本文精讲代码生成的发展史与其背后的技术原理，总计4个部分第一部分GitHubcopilot的起源：Codex第二部分微软GitHubcopilot第三部分CodeLlama第四部分CodeGeex第一部分GitHubcopilot的起源：Codex我们在这篇文章《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》中的2.5节有提到，“2021年7月，OpenAI发布Codex的论文《EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode》，其中初始的Codex是根据120亿参数的GPT-3变体进行微调的，且通过对159

虽然Meta的Llama2在AI领域引起了广泛关注，但34b模型却缺席了相当长一段时间。对于许多人来说，这个34b模型是运行本地LLM的理想选择，因为它与使用4位量化的单个4090GPU兼容。我一直在热切地等待Meta发布这个特定的模型。幸运的是，Meta最近推出了CodeLlama，这是一个针对编码相关任务训练的专门模型。然而，根据他们的论文，由于原始Llama2模型是在2t个令牌上训练的，因此它在原始Llama2的34b个令牌上额外训练了500b个令牌。Codellama仅在训练期间添加了额外的500b令牌，并且从概念上讲将针对各种下游领域进行进一步微调。在这篇博文中，我将引导您完成微调C

本地部署CodeLlama并在VSCode中使用CodeLlama1.CodeLlama是什么2.CodeLlamaGithub地址3.下载CodeLlama模型4.部署CodeLlama5.在VSCode中使用CodeLlama6.使用WSGI启动服务7.创建`start.sh`启动脚本1.CodeLlama是什么CodeLlama是一个基于Llama2的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用：基础模型(CodeLlama)、Python专业化(CodeLlama-Python)和指