InCoder 是一个先进的生成模型，专门设计用于代码的填充和合成。这个模型由 Daniel Fried 等人开发，并在 ICLR 2023 会议上发表。InCoder 能够理解和生成代码，使得开发者可以更高效地编写和修改代码。
该模型支持多种编程语言，并且可以通过 HuggingFace 的 transformers 库轻松集成到现有的开发流程中。InCoder 提供了两个版本的模型：一个包含 6.7B 参数的模型和一个 1.3B 参数的模型，以满足不同规模和需求的开发项目。
使用 InCoder，开发者可以利用其代码填充功能，自动完成代码片段，减少编写重复代码的时间。此外，InCoder 的代码合成能力可以帮助开发者快速生成新的代码结构，加速开发过程。
为了使用 InCoder，开发者需要安装 PyTorch、tokenizers 和 transformers 等依赖库。通过简单的配置，开发者就可以开始利用 InCoder 的强大功能，提升编码效率和质量。
InCoder 的发布得到了 HuggingFace 社区的大力支持，包括 Lucile Saulnier、Leandro von Werra 等在内的多位贡献者为模型的发布提供了帮助。此外，Naman Goyal 和 Stephen Roller 的代码为 InCoder 的演示提供了基础。
总之，InCoder 是一个强大的工具，旨在通过自动化和智能化的代码生成和填充，帮助开发者提高工作效率，减少错误，并加速软件开发周期。
