이 모델은 KDE-C ++ 코드의 예제 데이터 세트로 미세 조정 된 CODET5 모델입니다. 여기에서 데이터 세트를 찾을 수 있습니다.
https://www.opendocstring.com/tool/
그리고 전체 다타 세트 -kde-kdeconnect-c ++를 선택하십시오
데이터 세트를 개선하고 확장하는 것이 좋습니다.
이 링크를 따라 라이브 모델을 시도해보십시오 : https://www.opendocstring.com/#demo
자신을 폴더로 만들고 필요한 파이썬 패키지를 설치하십시오.
virtualenv .env
source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
모델을 실행하기 전에 가중치를 다운로드해야합니다.
wget https://www.opendocstring.com/downloads/weights/codet5/saved-pretrained-kde-cpp-multisum-2023-05-10-06.tar.gz
그리고 포장을 풀어주십시오. 또는 스크립트 사용 :
./download_weights.sh
가중치는 API/Saved-Aretrained-KDE -...에 있습니다.
추론을위한 파이썬 코드 예제 :
python inference.py
REST API를 통해이 모델에 연결할 수 있습니다.
로컬 서버 실행 :
uvicorn api.rest:app --port 7999 --reload
일부 코드 요약을 얻으려면 게시물 요청을 작성하십시오.
브라우저에서 demo.html을 열고 코드를 붙여 넣습니다. 방금 시작한 로컬 서버에 대한 요청이됩니다.
import requests
result = requests.post('http://localhost:7999/summary', json={ 'code' : code })
summary = json.loads(result.text)['summary']