起飞咯， Meta 发布代码助手模型

总的来说，在 A100- 80 GB （ TDP 为 350- 400 W ）的硬件上训练所有 9 个 Code Llama 模型需要 400 K GPU 小时的计算。估计总排放量为 65.3 吨二氧化碳当量

@yitdlxl 魔怔了？总比挖矿好吧，AI 模型还能造福人类，挖矿除了扰乱经济秩序还有为犯罪提供渠道还能干嘛

现在有好多水平和 3.5 相当的 ai 好开心

好像不能在 m1 上跑

Code Llama: our base models designed for general code synthesis and understanding
Code Llama - Python: designed specifically for Python
Code Llama - Instruct: for instruction following and safer deployment

Code Llama - Instruct 主要侧重点是啥，没看明白英文，英文渣，侧重于运维部署？

@janwarlen 一个针对所有代码，一个针对 python 代码，一个针对自然语言指令

意思是更符合人的直觉，类似对话的模式，前面两个差一些

@janwarlen 前两个是代码提示，第三个是代码生成

@murmur 你是不是没脑子，这是官方文档的。另外我要表明的是谁家电脑跑得起来啊？

@yitdlxl 你发的那个是训练用，直接跑模型要求没那么高

@yitdlxl 但是我在首页、license 、policy 里都没找到，另外 v2 鼓励直接放原文链接

@yitdlxl
训练和推理不一样。。。人家是说这个模型花了多少资源训练，你推理只需要很少的资源
就像造一辆汽车需要占地几万亩的工厂，投资几十亿的产业链，但是你需要花几十万，就能买一辆车回去开

实测 M2 丐版 mba 几乎跑不动，可以生成结果但是生成的过程会让电脑几乎完全卡住

用的是这个开源项目 https://github.com/jmorganca/ollama