简介

​CodeGeeX4​ 是一个开源的多语言代码生成模型，基于GLM-4-9B持续训练而成。作为CodeGeeX系列的最新版本，它在代码生成能力上实现了显著提升，支持代码补全、代码解释、网页搜索、函数调用、仓库级代码问答等全方位功能，覆盖软件开发的各个场景。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/THUDM/CodeGeeX4

💻 ​核心价值​：

代码生成 · 多语言支持 · 智能编程 · 开发辅助 · 开源开放

​项目背景​：

  • ​AI编程需求​：智能编程助手需求增长

  • ​开发效率​：提升软件开发效率需求

  • ​多语言支持​：多编程语言支持需求

  • ​开源生态​：开源AI编程工具发展

  • ​技术突破​：代码生成技术突破

​项目特色​：

  • 🚀 ​高性能​：10B参数下最强性能

  • 🌐 ​多语言​：支持多种编程语言

  • 🔧 ​全功能​：覆盖完整开发场景

  • ⚡ ​高效推理​：优异推理速度

  • 📚 ​开源开放​：完全开源开放

​技术亮点​：

  • ​代码补全​：智能代码补全

  • ​代码解释​：代码逻辑解释

  • ​函数调用​：智能函数调用

  • ​仓库级理解​：完整项目理解

  • ​长上下文​：128K上下文支持

主要功能

1. ​核心功能体系​

CodeGeeX4提供了一套完整的智能编程解决方案，涵盖代码生成、代码补全、代码解释、代码翻译、代码优化、错误检测、文档生成、测试生成、代码审查、项目管理等多个方面。

​代码生成功能​：

生成能力:
- 代码片段: 生成代码片段
- 完整函数: 生成完整函数
- 类设计: 生成类结构
- 算法实现: 算法代码实现
- 项目模板: 项目模板生成

生成特性:
- 多语言: 支持多种编程语言
- 高质量: 生成代码质量高
- 可运行: 生成可运行代码
- 符合规范: 符合编码规范
- 注释完整: 包含完整注释

支持语言:
- Python: Python语言支持
- Java: Java语言支持
- JavaScript: JavaScript支持
- C++: C++语言支持
- 其他语言: 多种语言支持

​代码补全功能​：

补全类型:
- 行内补全: 当前行补全
- 多行补全: 多行代码补全
- 函数补全: 函数体补全
- 类补全: 类成员补全
- 导入补全: 导入语句补全

补全特性:
- 智能预测: 智能预测代码
- 上下文感知: 基于上下文补全
- 实时响应: 实时补全响应
- 准确率高: 补全准确率高
- 个性化: 个性化补全建议

集成支持:
- IDE集成: 主流IDE集成
- 编辑器支持: 文本编辑器支持
- 命令行工具: 命令行工具
- API接口: 开放API接口
- 自定义集成: 自定义集成支持

​代码解释功能​：

解释能力:
- 代码理解: 理解代码逻辑
- 功能说明: 说明代码功能
- 算法解释: 解释算法原理
- 错误分析: 分析代码错误
- 优化建议: 提供优化建议

解释特性:
- 自然语言: 自然语言解释
- 详细准确: 解释详细准确
- 多角度: 多角度分析
- 实例说明: 结合实例说明
- 学习价值: 具有学习价值

应用场景:
- 学习编程: 编程学习辅助
- 代码审查: 代码审查辅助
- 维护文档: 文档维护辅助
- 团队协作: 团队协作支持
- 知识传递: 知识传递工具

2. ​高级功能​

​函数调用功能​：

调用能力:
- 自动调用: 自动调用函数
- 参数生成: 生成调用参数
- 返回值处理: 处理返回值
- 错误处理: 错误处理机制
- 链式调用: 支持链式调用

调用特性:
- 智能识别: 智能识别函数
- 准确调用: 调用准确率高
- 性能优化: 调用性能优化
- 安全可靠: 调用安全可靠
- 可扩展: 易于扩展支持

应用价值:
- 自动化脚本: 自动化脚本生成
- 工具集成: 开发工具集成
- 工作流自动化: 工作流自动化
- API测试: API测试自动化
- 系统集成: 系统集成支持

​仓库级理解功能​：

理解能力:
- 项目结构: 理解项目结构
- 文件关系: 理解文件关系
- 依赖分析: 分析项目依赖
- 代码架构: 理解代码架构
- 变更影响: 分析变更影响

理解特性:
- 全局视角: 全局项目视角
- 深度分析: 深度代码分析
- 关系映射: 代码关系映射
- 智能推理: 智能推理能力
- 实时更新: 实时更新理解

应用场景:
- 大型项目: 大型项目管理
- 代码重构: 代码重构辅助
- 新人上手: 新人项目熟悉
- 代码迁移: 代码迁移支持
- 架构优化: 架构优化建议

​长上下文支持功能​：

支持能力:
- 长代码: 处理长代码文件
- 多文件: 同时处理多文件
- 完整项目: 完整项目理解
- 历史记录: 长对话历史
- 复杂逻辑: 复杂逻辑处理

技术特性:
- 128K上下文: 128K上下文长度
- 记忆机制: 长期记忆机制
- 注意力优化: 注意力机制优化
- 分层处理: 分层上下文处理
- 效率保证: 处理效率保证

优势体现:
- 完整性: 保证代码完整性
- 连贯性: 保持逻辑连贯性
- 准确性: 提高理解准确性
- 效率性: 提升处理效率
- 实用性: 增强实用价值

安装与配置

1. ​环境准备​

​系统要求​：

支持平台:
- Linux: 主流Linux发行版
- Windows: Windows 10+
- macOS: macOS 10.15+
- 其他: 其他支持平台

Python要求:
- Python版本: Python 3.8+
- pip版本: pip最新版本
- 虚拟环境: 推荐使用虚拟环境

硬件要求:
- GPU: NVIDIA GPU(推荐)
- 显存: 16GB+ VRAM(推荐)
- 内存: 32GB+ RAM
- 存储: 50GB+可用空间
- 网络: 互联网连接

开发工具:
- IDE: VS Code, PyCharm等
- 版本控制: Git版本控制
- 包管理: Conda, pip等
- 容器工具: Docker(可选)

​GPU要求​：

GPU支持:
- NVIDIA GPU: CUDA兼容GPU
- 计算能力: Compute Capability 6.0+
- 驱动版本: 最新GPU驱动
- CUDA版本: CUDA 11.8+
- 显存容量: 足够显存容量

性能优化:
- Tensor Core: 支持Tensor Core
- 内存带宽: 高内存带宽
- 多GPU: 多GPU支持
- 推理优化: 推理性能优化
- 训练支持: 训练支持能力

替代方案:
- CPU推理: CPU推理支持
- 云服务: 云GPU服务
- 边缘设备: 边缘设备部署
- 混合部署: 混合部署方案

2. ​安装步骤​

​基础安装​：

# 安装transformers库
pip install transformers torch

# 安装加速库(可选)
pip install accelerate

# 验证安装
python -c "import transformers; print('安装成功')"

# 测试基本功能
python -c "
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
print('基础功能正常')
"

​完整安装​：

# 创建虚拟环境
python -m venv codegeex4-env
source codegeex4-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
codegeex4-env\Scripts\activate      # Windows

# 安装核心依赖
pip install transformers torch accelerate

# 安装可选依赖
pip install vllm  # vLLM加速推理
pip install langchain  # LangChain集成
pip install ollama  # Ollama支持

# 安装开发工具
pip install jupyter ipython
pip install matplotlib seaborn

# 验证完整安装
python -c "
import transformers
import torch
import accelerate
print('所有依赖安装成功')
"

​vLLM加速安装​：

# 安装vLLM(推荐用于生产环境)
pip install vLLM

# 验证vLLM安装
python -c "
from vllm import LLM, SamplingParams
print('vLLM安装成功')
"

# 配置vLLM环境
export VLLM_VERSION=0.4.1
pip install vllm==$VLLM_VERSION

​Ollama安装​：

# 安装Ollama(跨平台支持)
# Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows
# 下载安装程序从https://ollama.ai

# 拉取CodeGeeX4模型
ollama pull codegeex4

# 运行模型
ollama run codegeex4

​Docker安装​：

# 使用官方Docker镜像
docker pull ollama/ollama

# 运行Ollama服务
docker run -d -p 11434:11434 ollama/ollama

# 在容器中拉取模型
docker exec -it <container_id> ollama pull codegeex4

3. ​配置说明​

​基础配置​：

# 基础使用配置
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 设备配置
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"使用设备: {device}")

# 模型加载配置
model_name = "THUDM/codegeex4-all-9b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

​vLLM配置​：

# vLLM高性能配置
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# 模型配置
model_name = "THUDM/codegeex4-all-9b"

# 性能优化配置
llm = LLM(
    model=model_name,
    tensor_parallel_size=1,  # GPU数量
    max_model_len=131072,    # 最大序列长度
    trust_remote_code=True,
    enforce_eager=True       # 内存优化
)

# 采样参数配置
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.95,
    max_tokens=1024,
    stop_token_ids=[151329, 151336, 151338]
)

​对话模板配置​：

# 对话模板配置
def create_chat_prompt(user_message):
    messages = [
        {"role": "user", "content": user_message}
    ]
    
    # 应用聊天模板
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=False
    )
    
    return prompt

# 使用示例
prompt = create_chat_prompt("写一个快速排序算法")

使用指南

1. ​基本工作流​

使用CodeGeeX4的基本流程包括：环境准备 → 安装配置 → 模型加载 → 任务定义 → 提示构建 → 推理执行 → 结果处理 → 效果评估 → 优化调整 → 生产部署。

2. ​基本使用​

​代码生成使用​：

使用步骤:
1. 准备环境: 配置Python环境
2. 加载模型: 加载CodeGeeX4模型
3. 定义任务: 明确代码生成任务
4. 构建提示: 构建合适的提示词
5. 执行推理: 执行模型推理
6. 处理结果: 处理生成代码
7. 测试验证: 测试代码功能

生成示例:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex4-all-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/codegeex4-all-9b")

# 生成代码
prompt = "写一个Python函数计算斐波那契数列"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

使用技巧:
- 明确需求: 提示词要明确具体
- 提供上下文: 提供足够上下文
- 指定语言: 明确编程语言
- 示例参考: 提供示例参考
- 迭代优化: 多次迭代优化

​代码补全使用​：

补全步骤:
1. 分析上下文: 分析代码上下文
2. 确定补全点: 确定需要补全的位置
3. 构建提示: 构建补全提示词
4. 执行补全: 执行代码补全
5. 插入代码: 插入补全代码
6. 验证正确性: 验证补全正确性

补全示例:
# 现有代码
def calculate_area(radius):
    # 需要补全的函数体

# 补全提示
prompt = """
def calculate_area(radius):
    # 计算圆的面积
"""

# 模型补全结果
def calculate_area(radius):
    # 计算圆的面积
    return 3.14159 * radius * radius

补全价值:
- 提高效率: 显著提高编码效率
- 减少错误: 减少语法错误
- 学习辅助: 学习编程辅助
- 规范代码: 生成规范代码
- 智能提示: 智能代码提示

​代码解释使用​：

解释步骤:
1. 选择代码: 选择需要解释的代码
2. 构建问题: 构建解释请求
3. 执行解释: 执行代码解释
4. 分析结果: 分析解释结果
5. 学习理解: 学习代码理解

解释示例:
代码片段:
def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

解释请求:
"请解释这个二分查找算法的工作原理"

解释价值:
- 学习理解: 帮助理解复杂代码
- 代码审查: 辅助代码审查
- 文档生成: 自动生成文档
- 教学辅助: 编程教学辅助
- 知识传递: 团队知识传递

3. ​高级用法​

​函数调用使用​：

调用步骤:
1. 定义函数: 定义需要调用的函数
2. 描述功能: 描述函数功能需求
3. 执行调用: 执行函数调用
4. 处理结果: 处理调用结果
5. 错误处理: 错误处理机制

调用示例:
# 函数定义
def get_weather(city: str) -> str:
    # 获取城市天气的模拟函数
    return f"{city}的天气是晴朗的"

# 调用请求
prompt = "调用get_weather函数获取北京的天气"

# 模型处理
# 自动识别函数调用需求并执行

调用优势:
- 自动化: 实现自动化调用
- 准确性: 调用准确率高
- 灵活性: 支持多种函数
- 集成性: 易于系统集成
- 智能化: 智能调用决策

​仓库级分析使用​：

分析步骤:
1. 加载仓库: 加载整个代码仓库
2. 分析结构: 分析项目结构
3. 理解关系: 理解代码关系
4. 回答问题: 回答仓库级问题
5. 提供建议: 提供改进建议

分析示例:
仓库结构:
- src/
  - main.py
  - utils/
    - file_utils.py
  - models/
    - user_model.py

分析请求:
"请分析这个项目的整体结构，并说明main.py如何调用其他模块"

分析价值:
- 项目理解: 快速理解项目
- 代码导航: 智能代码导航
- 重构辅助: 代码重构辅助
- 新人引导: 新人项目引导
- 架构分析: 系统架构分析

​IDE集成使用​：

集成步骤:
1. 安装插件: 安装IDE插件
2. 配置模型: 配置模型参数
3. 启用功能: 启用各项功能
4. 使用体验: 开始使用体验
5. 优化配置: 根据需求优化

支持IDE:
- VS Code: Visual Studio Code
- PyCharm: JetBrains PyCharm
- Vim/Neovim: 终端编辑器
- Sublime Text: Sublime Text
- 其他编辑器: 其他编辑器支持

集成功能:
- 代码补全: 实时代码补全
- 代码解释: 选中代码解释
- 错误检测: 智能错误检测
- 重构建议: 代码重构建议
- 文档生成: 自动文档生成

应用场景实例

案例1：智能代码补全

​场景​：软件开发中的代码编写

​解决方案​：使用CodeGeeX4进行智能代码补全。

​实施方法​：

  1. ​环境集成​：集成到开发环境

  2. ​实时分析​：实时分析代码上下文

  3. ​智能提示​：提供智能补全提示

  4. ​代码生成​：生成高质量代码

  5. ​效率提升​：显著提升编码效率

​开发价值​：

  • ​效率提升​：编码效率大幅提升

  • ​质量保证​：代码质量有保证

  • ​学习辅助​：编程学习辅助

  • ​错误减少​：减少编码错误

  • ​规范统一​：代码规范统一

案例2：代码审查辅助

​场景​：团队代码审查过程

​解决方案​：使用CodeGeeX4辅助代码审查。

​实施方法​：

  1. ​代码分析​：分析待审查代码

  2. ​问题识别​：识别潜在问题

  3. ​改进建议​：提供改进建议

  4. ​规范检查​：检查代码规范

  5. ​文档生成​：生成审查文档

​审查价值​：

  • ​质量提升​：代码质量提升

  • ​效率提高​：审查效率提高

  • ​知识传递​：团队知识传递

  • ​规范落实​：编码规范落实

  • ​学习成长​：开发者成长

案例3：编程教学辅助

​场景​：编程教育和培训

​解决方案​：使用CodeGeeX4作为编程教学助手。

​实施方法​：

  1. ​示例生成​：生成编程示例

  2. ​问题解答​：解答学生问题

  3. ​代码解释​：解释代码原理

  4. ​练习生成​：生成练习题目

  5. ​学习评估​：学习效果评估

​教育价值​：

  • ​教学效率​：教学效率提升

  • ​个性化​：个性化教学支持

  • ​资源丰富​：教学资源丰富

  • ​互动增强​：教学互动增强

  • ​效果提升​：学习效果提升

案例4：项目文档生成

​场景​：软件项目文档维护

​解决方案​：使用CodeGeeX4自动生成项目文档。

​实施方法​：

  1. ​代码分析​：分析项目代码

  2. ​文档生成​：生成API文档

  3. ​示例代码​：生成使用示例

  4. ​更新维护​：文档更新维护

  5. ​质量保证​：文档质量保证

​文档价值​：

  • ​效率提升​：文档效率提升

  • ​准确性高​：文档准确性高

  • ​及时更新​：文档及时更新

  • ​完整性好​：文档完整性好

  • ​维护简便​：维护简便容易

案例5：算法竞赛准备

​场景​：编程算法竞赛准备

​解决方案​：使用CodeGeeX4进行算法训练。

​实施方法​：

  1. ​算法生成​：生成算法实现

  2. ​题目分析​：分析竞赛题目

  3. ​解决方案​：提供解决方案

  4. ​性能优化​：代码性能优化

  5. ​模拟测试​：模拟竞赛测试

​竞赛价值​：

  • ​训练效率​：训练效率提升

  • ​算法学习​：算法学习加速

  • ​解题能力​：解题能力提升

  • ​性能优化​：性能优化能力

  • ​竞赛准备​：竞赛准备充分

总结

CodeGeeX4作为一个强大的代码生成模型，通过其优异的性能和全面的功能，为软件开发提供了智能化的解决方案。

​核心优势​：

  • 🚀 ​性能卓越​：10B参数下最佳性能

  • 🌐 ​功能全面​：覆盖完整开发场景

  • ⚡ ​推理高效​：高效推理速度

  • 🔧 ​易用性好​：简单易用API

  • 📚 ​开源开放​：完全开源开放

​适用场景​：

  • 智能代码补全和生成

  • 代码审查和优化

  • 编程教育和学习

  • 项目文档生成维护

  • 算法竞赛和训练

​立即开始使用​：

# 使用Ollama(最简单)
ollama pull codegeex4
ollama run codegeex4

# 使用transformers
pip install transformers torch
python -c "
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoTokenizer.from_pretrained('THUDM/codegeex4-all-9b')
print('CodeGeeX4准备就绪')
"

​资源链接​：

  • 🌐 ​项目地址​：GitHub仓库

  • 📖 ​文档​：官方文档

  • 💡 ​示例​：代码示例

  • 💬 ​社区​：社区讨论

  • 🐛 ​问题​：问题反馈

​通过CodeGeeX4，您可以​：

  • ​高效编码​：显著提高编码效率

  • ​智能辅助​：获得智能编程辅助

  • ​学习加速​：加速编程学习过程

  • ​质量提升​：提升代码质量

  • ​创新驱动​：驱动编程创新

​特别提示​：

  • 💻 ​硬件要求​：需要足够计算资源

  • 🐍 ​Python基础​：需要Python基础

  • 🔧 ​配置学习​：需要学习配置使用

  • 📊 ​效果调优​：需要效果调优经验

  • 🏢 ​生产考虑​：生产环境注意事项

​通过CodeGeeX4，开启智能编程新时代！​​

​未来发展​：

  • 🚀 ​更强性能​：持续性能优化

  • 🤖 ​更多功能​：功能不断增强

  • 🌐 ​更广支持​：更广泛语言支持

  • 🔧 ​更易集成​：更易集成使用

  • 📊 ​更好体验​：用户体验优化

​加入社区​：

参与方式:
- GitHub: 提交问题和PR
- 文档贡献: 贡献文档改进
- 示例分享: 分享使用示例
- 问题反馈: 反馈使用问题
- 功能建议: 提出功能建议

社区价值:
- 技术支持帮助
- 问题解答支持
- 经验分享交流
- 功能需求反馈
- 项目发展推动

​通过CodeGeeX4，共同推动智能编程发展！​​

​许可证​：Apache-2.0许可证

​致谢​：感谢CodeGeeX团队和所有贡献者

​免责声明​：注意代码生成的质量验证

​通过CodeGeeX4，构建更智能的开发体验！​​

​成功案例​：

用户群体:
- 开发者: 日常开发使用
- 学生: 编程学习使用
- 教师: 编程教学使用
- 团队: 团队开发使用
- 企业: 企业级应用

使用效果:
- 效率提升: 开发效率显著提升
- 质量改善: 代码质量改善
- 学习加速: 学习过程加速
- 成本降低: 开发成本降低
- 满意度高: 用户满意度高

​最佳实践​：

使用建议:
1. 明确需求: 使用前明确需求
2. 逐步尝试: 从简单开始尝试
3. 迭代优化: 多次迭代优化
4. 验证结果: 验证生成结果
5. 分享经验: 分享使用经验

避免问题:
- 盲目依赖: 避免盲目依赖
- 忽略验证: 不要忽略验证
- 过度使用: 避免过度使用
- 安全忽视: 注意代码安全
- 版权问题: 注意版权问题

​通过CodeGeeX4，实现编程的智能化升级！​​

​资源扩展​：

学习资源:
- 编程基础知识
- Python编程技能
- 深度学习概念
- 代码生成原理
- 软件工程知识

​通过CodeGeeX4，探索编程的无限可能！​​

​未来展望​：

技术发展:
- 更好代码理解
- 更强生成能力
- 更智能的交互
- 更高效的推理
- 更准确的生成

应用发展:
- 更多开发场景
- 更好开发体验
- 更广应用范围
- 更深行业影响
- 更大商业价值

社区发展:
- 更多用户参与
- 更多贡献者
- 更好协作机制
- 更丰富资源
- 更大影响力

​通过CodeGeeX4，迎接编程的未来！​​

​结束语​：

CodeGeeX4作为智能编程领域的重要突破，正在改变人们编写和理解代码的方式。通过其强大的代码生成和理解能力，开发者可以享受更高效、更智能的编程体验。

记住，工具是能力的扩展，结合扎实的编程基础与合理的工具使用，共同成就技术卓越。

​Happy coding with CodeGeeX4!​​ 💻🚀✨

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