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v3.0-实验8-3-大模型实验：基于 Code Llama 实现代码生成

1. 实验目的

   1) 本实验旨在介绍基于Code Llama实现代码生成的基本原理和操作步骤；

   2)  学生将深入了解基于Code Llama实现代码生成关键步骤，包括基于transformers库的Codel Llama推理模块、Transformer模型构建模块、Llama代码生成模块等；

   3) 掌握如何在 DLP 平台上部署基于Code Llama的代码生成模型，能够实现Code Llama 代码生成模块、Code Llama 代码补全模块、Code Llama 指令微调模块。

   实验工作量：约71行代码，5小时。

2. 实验环境

   硬件平台：DLP云平台环境。

   软件环境：编程框架Pytorch1.13.1、CNNL高性能AI运算库，CNRT 运行时库，以及 python 环境及相关的扩展库。

   

3. 实验内容和步骤

   详情请查看实验指导书

4. 评分标准

•  60分标准：能够正确实现基于transformers库的Codel Llama推理模块。
•  70分标准：在60分标准基础上，能够正确实现Transformer模型构建模块、Llama代码生成模块。
•  80分标准：在70分标准基础上，能够正确实现Code Llama代码生成模块。
•  90分标准：在80分标准基础上，能够正确实现Code Llama 代码补全模块。
•  100分标准：在90分标准基础上，能够正确实现Code Llama 指令微调模块。

5. 文件提交格式

    需要提交的文件为Codellama-infer.py、llama_mlu/model.py、llama_mlu/generation.py、 example_completion_mlu.py、example_infilling_mlu.py、example_instructions_mlu.py，将上述文件直接打包为 zip 文件提交。