Este modelo es un modelo CODET5 ajustado con un conjunto de datos de ejemplo del código KDE-C ++. Puede encontrar el conjunto de datos aquí:
https://www.opendocstring.com/tool/
y seleccione Full-Dataset-kde-kDeconnect-C ++
Se le recomienda mejorar y extender el conjunto de datos.
Siga este enlace para probar el modelo en vivo: https://www.opendocstring.com/#demo
Hazte una carpeta e instale los paquetes de Python requeridos:
virtualenv .env
source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Antes de ejecutar el modelo, necesita descargar los pesos:
wget https://www.opendocstring.com/downloads/weights/codet5/saved-pretrained-kde-cpp-multisum-2023-05-10-06.tar.gz
y desempaquédalos. O use el script:
./download_weights.sh
Los pesos estarán en API/guarnición-pretenerse-kde -...
Un ejemplo de código de Python para inferencia:
python inference.py
Puede conectarse a este modelo a través de la API REST.
Ejecute el servidor local:
uvicorn api.rest:app --port 7999 --reload
Haga una solicitud de publicación para obtener el resumen de algún código.
Abra la demo.html en su navegador y pegue algún código. Hará solicitudes al servidor local que acaba de comenzar.
import requests
result = requests.post('http://localhost:7999/summary', json={ 'code' : code })
summary = json.loads(result.text)['summary']