CodeUp 由 DeepSE 發布。它基於 Meta 的 Llama 2，並針對更好的程式碼生成進行了微調。這使其能夠以多種語言編寫更好的程式碼。

開始使用 CodeUp

以下範例中使用的模型是 CodeUp 模型，具有 13b 參數，這是一個程式碼生成模型。

API

1. 啟動 Ollama 伺服器 (執行 ollama serve)
2. 執行模型

curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "codeup",
  "prompt":"Write a C++ code to find the longest common substring in two strings."
 }'

CLI

1. 安裝 Ollama
2. 開啟終端機並執行 ollama run codeup

注意：如果模型尚未下載，ollama run 命令會執行 ollama pull。若要在不執行的情況下下載模型，請使用 ollama pull codeup

記憶體需求

• 13b 模型通常至少需要 16GB 的 RAM

如果您在使用較高的量化級別時遇到問題，請嘗試使用 q4 模型或關閉任何其他佔用大量記憶體的程式。

模型變體

預設情況下，Ollama 使用 4 位元量化。若要嘗試其他量化級別，請嘗試其他標籤。q 後面的數字表示用於量化的位元數（即 q4 表示 4 位元量化）。數字越高，模型越準確，但執行速度越慢，且需要的記憶體越多。

模型來源

Ollama 上的 CodeUp 來源

13b 參數來源：DeepSE

參考資料

CodeUp 的 GitHub 儲存庫