InCoder: Un Modelo Generativo para la Rellenado y Síntesis de Código

InCoder es un modelo generativo diseñado para la rellenado y síntesis de código, desarrollado por un equipo de investigadores liderado por Daniel Fried. Este innovador modelo, presentado en la conferencia ICLR 2023, utiliza la biblioteca de transformadores de HuggingFace para ofrecer capacidades avanzadas de generación de código.

Características Principales

Modelos Disponibles

InCoder ofrece dos modelos principales que puedes utilizar:

• Modelo de 6.7B parámetros: facebook/incoder-6B
• Modelo de 1.3B parámetros: facebook/incoder-1B

Ambos modelos están disponibles en el hub de HuggingFace y se pueden cargar fácilmente utilizando el tokenizador personalizado que acompaña al modelo.

Tokenización

El modelo utiliza un tokenizador que se puede cargar desde cualquiera de los modelos mencionados. Es importante configurar el tokenizador correctamente para evitar problemas de espacio en la tokenización. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/incoder-1B")  # o "facebook/incoder-6B"
tokenizer.pad_token = "<pad>"
tokenizer.padding_side = "left"

Requisitos

Para utilizar InCoder, necesitarás instalar las siguientes bibliotecas:

• pytorch
• tokenizers
• transformers

Puedes instalarlas fácilmente usando pip:

pip install torch
pip install 'tokenizers>=0.12'
pip install transformers

Cómo Usar InCoder

Para ver un ejemplo de cómo utilizar las capacidades de rellenado del modelo, consulta el archivo example_usage.py. Si deseas utilizar el modelo de 6.7B parámetros, asegúrate de establecer BIG_MODEL = True en el script. Para la generación por lotes, revisa example_batched_usage.py.

Documentación y Recursos

Para más detalles sobre el método, los datos de entrenamiento, los modelos y los resultados experimentales, consulta el artículo de investigación correspondiente. También puedes ver una demostración del modelo de 6.7B en HF Spaces, aunque actualmente puede no estar funcionando.

Conclusión

InCoder es una herramienta poderosa para desarrolladores y investigadores que buscan mejorar su flujo de trabajo de codificación mediante la generación automática de código. Con su fácil integración y capacidades avanzadas, es una opción ideal para aquellos que desean explorar el potencial de los modelos generativos en la programación.

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No dudes en visitar el repositorio de GitHub para obtener más información y comenzar a utilizar InCoder en tus proyectos de codificación.