Kimi-Dev - Модель кода с открытым исходным кодом "Темная сторона Луны

Что такое Kimi-Dev?

Kimi-Dev - это модель кода с открытым исходным кодом от Moonshot AI, предназначенная для разработки программного обеспечения с параметрами 72B. Модель обладает мощной функцией BugFixer, которая позволяет автоматически находить и исправлять ошибки в коде, а также функцией TestWriter, которая генерирует высококачественные модульные тесты для существующего кода, чтобы обеспечить его качество. Основываясь на обучении с подкреплением и механизме самоигрывания, Kimi-Dev достигает производительности 60.4% на наборе данных SWE-bench Verified, превосходя другие модели с открытым исходным кодом и становясь текущей SOTA. Kimi-Dev широко используется в обучении программированию и сопровождении проектов с открытым исходным кодом, помогая новичкам быстро освоить программирование, а проектам с открытым исходным кодом - повысить качество и стабильность. Kimi-Dev широко используется в обучении программированию и сопровождении проектов с открытым исходным кодом, помогая новичкам быстро освоить программирование и помогая проектам с открытым исходным кодом улучшить качество и стабильность.

Основные функции Kimi-Dev

• Исправление кода (BugFixer)Автоматическое обнаружение уязвимостей и ошибок в коде, генерирование исправлений и быстрое решение проблем в процессе разработки.
• Генерация тестового кода (TestWriter): Автоматическое создание кода модульных тестов для существующего кода для обеспечения корректной и стабильной функциональности кода.
• Автоматизация процесса разработки: Внедрение механизмов обучения с подкреплением и самостоятельной игры для эффективной координации возможностей исправления и тестирования кода и повышения общей эффективности разработки.
• Интеграция средств разработкиВ будущем мы планируем работать с основными IDE, системами контроля версий и конвейерами CI/CD для глубокой интеграции в рабочий процесс разработки.

Выступление Кими-Дева

• В наборе данных SWE-bench Verified::
  • По сравнению с моделью с открытым исходным кодом, модель достигает производительности 60,4%, превосходя все другие модели с открытым исходным кодом и становясь SOTA (State of the Art) среди текущих моделей с открытым исходным кодом.
  • По сравнению с моделями с закрытым исходным кодом, Kimi-Dev приблизилась к некоторым моделям с закрытым исходным кодом или даже превзошла их в некоторых аспектах, продемонстрировав высокую конкурентоспособность.

Адрес официального сайта Кими-Дева

• Веб-сайт проекта::https://moonshotai.github.io/Kimi-Dev/
• Репозиторий GitHub::https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev
• Библиотека моделей HuggingFace::https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Dev-72B

Как использовать Kimi-Dev

• Скачать модельные веса и коды::
  • Загрузите код модели и связанные с ней скрипты из репозитория GitHub.
  • Загрузите модели весов из библиотеки моделей Hugging Face.
• Установка зависимостей: Установите необходимые зависимости в локальном окружении. В репозитории кода Kimi-Dev есть файл requirements.txt, чтобы установить зависимости, выполните следующие команды:

pip install -r requirements.txt

• Конфигурационная среда: Убедитесь, что в вашей системе установлен Python (рекомендуется версия 3.8 или выше). Настройте виртуальную среду (необязательно):

python -m venv kimi-dev-env
source kimi-dev-env/bin/activate  # Linux/Mac
kimi-dev-env\Scripts\activate     # Windows

• • Установка фреймворков глубокого обучения: Установите соответствующий фреймворк в соответствии с требованиями модели.
• Модели для погрузки: Загрузка весов модели на основе приведенного примера кода. Пример:

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-Dev-72B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

• Использование функции моделирования::
  • Исправление кода (BugFixer): Введите проблемный фрагмент кода в модель, и модель автоматически сгенерирует исправленный код. Пример кода:

buggy_code = "def add(a, b): return a - b"  # 错误的代码
inputs = tokenizer(buggy_code, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
fixed_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Fixed Code:", fixed_code)

• • Генерация тестового кода (TestWriter): Введите код функции, для которой необходимо сгенерировать тестовый код, и модель автоматически сгенерирует соответствующий код модульного теста.

code_to_test = "def add(a, b): return a + b"
inputs = tokenizer(code_to_test, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
test_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Test Code:", test_code)

Основные сильные стороны Кими-Дева

• мощная производительность: С количеством параметров 72B, Kimi-Dev достигает производительности 60.41 TP3T на наборе данных SWE-bench Verified, превосходя другие модели с открытым исходным кодом, такие как текущая SOTA.
• Эффективное исправление кода: Основываясь на механизмах обучения с подкреплением и самообучения, Kimi-Dev может автоматически находить и исправлять ошибки в коде, значительно повышая эффективность ремонта.
• Генерация тестового кода: Генерировать высококачественный код модульных тестов для существующего кода, чтобы улучшить покрытие тестами и снизить нагрузку на разработчиков при написании кода тестов.
• Открытый исходный код и гибкостьНа основе протокола MIT открытый исходный код, пользователи могут свободно использовать, изменять и распространять, подходит для различных потребностей развития.
• Интеграция средств разработки: В будущем он будет легко интегрироваться с основными IDE, системами контроля версий и конвейерами CI/CD для повышения эффективности разработки.

Для кого предназначен Kimi-Dev

• Инженер по разработке программного обеспечения: Необходимо быстро исправлять ошибки в коде, генерировать тестовый код и повышать эффективность разработки.
• Программирование для начинающих: Основан на генерации кода примеров и тестового кода для помощи в обучении, быстрого освоения навыков программирования.
• Сопровождающие проектов с открытым исходным кодом: Помогайте пользователям быстро исправлять ошибки, оптимизировать код и повышать качество и стабильность проекта.
• Команда корпоративного развития: Используется в проектах разработки корпоративного уровня для снижения стоимости разработки и повышения общей эффективности разработки.
• Технические исследователиИсследования и расширение на основе открытого исходного кода и моделей для изучения новых технологических направлений.
• педагог: Используется при обучении программированию, чтобы помочь студентам лучше понять и отработать разработку и тестирование кода.