CodeT5 KDE

codet5 kde

このモデルは、KDE-C ++コードのサンプルデータセットで微調整されたCODET5モデルです。ここでデータセットを見つけることができます：

https://www.opendocstring.com/tool/

そして、 Full-Dataset-Kde-Kdeconnect-C ++を選択します

データセットを改善および拡張することをお勧めします。

デモ

このリンクに従って、ライブモデルを試してください：https：//www.opendocstring.com/#demo

設定

自分でフォルダーを作り、必要なPythonパッケージをインストールします。

virtualenv .env

source .env/bin/activate

pip install -r requirements.txt

モデルを実行する前に、ウェイトをダウンロードする必要があります。

wget https://www.opendocstring.com/downloads/weights/codet5/saved-pretrained-kde-cpp-multisum-2023-05-10-06.tar.gz

それらを解き放ちます。またはスクリプトを使用します。

./download_weights.sh

ウェイトはAPI/保存されたプレーンkde -...

推論を実行します

推論テスト

推論のためのPythonコードの例：

python inference.py

ローカルサーバー

REST APIを介してこのモデルに接続できます。

ローカルサーバーを実行します：

uvicorn api.rest:app --port 7999 --reload

いくつかのコードの概要を取得するために、投稿リクエストを行います。

ブラウザ

ブラウザでdemo.htmlを開き、コードを貼り付けます。開始したばかりのローカルサーバーにリクエストを行います。

Python

 import requests

result = requests.post('http://localhost:7999/summary', json={ 'code' : code })
summary = json.loads(result.text)['summary']