CodeUp 由 DeepSE 发布。它基于 Meta 的 Llama 2，并经过微调以实现更好的代码生成。这使得它可以用多种语言编写更好的代码。

CodeUp 入门

以下示例中使用的模型是 CodeUp 模型，具有 13b 参数，这是一个代码生成模型。

API

1. 启动 Ollama 服务器（运行 ollama serve）
2. 运行模型

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "codeup",
  "prompt":"Write a C++ code to find the longest common substring in two strings."
 }'

CLI

1. 安装 Ollama
2. 打开终端并运行 ollama run codeup

注意：如果模型尚未下载，则 ollama run 命令会执行 ollama pull。 要下载模型而不运行它，请使用 ollama pull codeup

内存要求

• 13b 模型通常需要至少 16GB 的 RAM

如果您在更高的量化级别上遇到问题，请尝试使用 q4 模型或关闭任何其他占用大量内存的程序。

模型变体

默认情况下，Ollama 使用 4 位量化。 要尝试其他量化级别，请尝试其他标签。 q 之后的数字表示用于量化的位数（即 q4 表示 4 位量化）。 数字越大，模型越准确，但运行速度越慢，需要的内存也越多。

模型来源

Ollama 上的 CodeUp 源代码

13b 参数来源：DeepSE

参考

CodeUp 的 GitHub 仓库