展映AI coder 自动代码补全 VSCode 插件

更齐全的代码相关信息 注入到AI 上下文，获取最符合你需要的代码补全！

请阅读 展映AI coder 使用说明

• 增加了关联上下文中的 结构体 、函数、类、变量等信息，更加符合你的代码补全需求:

代码补全更多信息接入，调试关联信息示例（golang)：

与 hf.co/models 上的开源代码模型兼容。 合作/模型）。

** 公告（2023 年 8 月 25 日）：此扩展的最新版本支持 codellama/CodeLlama-13b-hf。 查找更多信息 此处 如何使用此扩展测试 Code Llama。

** 公告（2023 年 9 月 4 日）：此扩展的最新版本支持 Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2 和 WizardLM/ WizardCoder-Python-34B-V1.0。 在此处查找更多信息，了解如何使用此扩展测试这些模型。

目前支持的型号有：

• 来自 BigCode 项目的 StarCoder。 查找更多信息此处。
• 来自 Meta 的 Code Llama。 查找更多信息此处。

安装

像任何其他 vscode 扩展 一样安装。

默认情况下，此扩展使用 bigcode/starcoder 和 Hugging Face Inference API 进行推理。 但是，您可以配置 向非 Hugging Face Inference API 的自定义端点发出推理请求。 因此，如果您使用默认的 Hugging Face Inference AP 推理，则需要提供 HF API 令牌。

HF API 令牌

您可以使用以下命令提供您的 HF API 令牌（hf.co/settings/token）：

1. Cmd/Ctrl+Shift+P 打开 VSCode 命令面板
2. 输入：ZY-AI，选择：设置 API 令牌

测试

1.新建一个python文件 2. 尝试输入 def main():

检查生成的代码是否在 The Stack 中

点击“Cmd+shift+a”检查生成的代码是否在The Stack中。 这是使用 stack.dataportraits.org 进行的快速首次归因检查。 我们检查与布隆过滤器匹配的至少 50 个字符的序列。 这意味着误报是可能的，并且需要足够长的周围上下文（有关 n-gram 跨步和序列长度的详细信息，请参阅论文）。 专用堆栈搜索工具 是完整的数据集索引，可用于完整的第二遍。

开发中

确保您已在系统上安装了yarn。

1. 克隆此存储库：git clone https://github.com/hayooucom/zy-ai-coder
2. 安装 deps: cd zy-ai-coder && yarn install --frozen-lockfile
3. 在 vscode 中，打开“运行和调试”侧栏并单击“启动扩展”

检查输出

您可以看到代码生成 API 的输入和输出：

1. 打开 VSCode OUTPUT 面板 2.选择‘ZYAICoder’

配置

您可以配置：发送请求的端点和特殊令牌。

例子：

假设您当前的代码是这样的：

import numpy as np
import scipy as sp
{YOUR_CURSOR_POSITION}
def hello_world():
    print("Hello world")

然后，请求正文将如下所示：

const inputs = `{start token}import numpy as np\nimport scipy as sp\n{end token}def hello_world():\n    print("Hello world"){middle token}`
const data = {inputs, parameters:{max_new_tokens:256}};  // {"inputs": "", "parameters": {"max_new_tokens": 256}}

const res = await fetch(endpoint, {
    body: JSON.stringify(data),
    headers,
    method: "POST"
});

const json = await res.json() as any as {generated_text: string};  // {"generated_text": ""}

codeLLama代码

测试 Code Llama 13B 模型：

1. 确保您拥有此扩展的最新版本。
2. 确保您有提供的 HF API 令牌 或者展映AI的API token
3. 打开 Vscode 设置（cmd+,）并输入：拥抱面部代码：配置模板
4. 从下拉菜单中选择“codellama/CodeLlama-13b-hf”

阅读更多此处 关于 Code LLama。

Phind 和 WizardCoder

测试 Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2 和 或 [WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0](http://hf.co/WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0）：

1. 确保您拥有此扩展的最新版本。
2. 确保您有提供的 HF API 令牌
3. 打开 Vscode 设置（cmd+,）并输入：Hugging face 代码：配置模板
4. 从下拉菜单中选择“Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2”或“WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0”

详细了解 Phind-CodeLlama-34B-v2 此处 和 WizardCoder-15B-V1.0 [此处](https://huggingface. co/WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0)。 ＃＃ 社区