CodeGeeX4-ALL-9B

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本，基于GLM-4-9B持续训练，显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能，覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异，是参数少于10亿的最强代码生成模型，实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

需求人群：

"面向软件开发者、编程教育者和研究人员，特别是需要快速生成代码、理解代码逻辑、进行代码库管理和问答的专业人士。"

使用场景示例：

开发者使用CodeGeeX4-ALL-9B快速补全和生成代码，提高开发效率。

教育者利用模型进行编程教学，帮助学生理解复杂代码结构。

研究人员使用模型进行代码生成相关的学术研究和基准测试。

产品特色：

代码补全和生成：支持多种编程语言的代码自动完成和生成。

代码解释器：能够理解和解释代码段，提供代码执行的逻辑和功能解释。

网页搜索：集成搜索功能，帮助用户快速找到相关信息。

函数调用：支持函数级别的代码调用和执行。

代码问答：在代码库级别提供问答功能，帮助解决编程问题。

多轮对话历史维护：通过系统提示指导，维护上下文信息，提升交互质量。

代码检索：在大规模上下文中检索代码，实现高准确度的代码定位。

使用教程：

1. 安装必要的Python库，如transformers。

2. 使用AutoTokenizer从THUDM/CodeGeeX4-ALL-9B获取分词器。

3. 使用AutoModelForCausalLM加载CodeGeeX4-ALL-9B模型。

4. 准备输入数据，使用tokenizer进行分词处理。

5. 将模型设置为评估模式，并执行代码生成。

6. 利用模型输出结果，进行后续的代码使用或分析。

7. 根据需要，参照用户指南深入了解模型的高级用法。