Inference Unlimited

লোকাল মডেলস এলএমএল ব্যবহার করে কোড জেনারেট করা

আজকাল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, বিশেষ করে বড় ভাষা মডেল (এলএমএল), কোড জেনারেট করতে ক্রমবর্ধমানভাবে জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। লোকাল মডেলগুলি চালানোর ক্ষমতা থাকায়, প্রোগ্রামাররা ক্লাউড সলিউশন ব্যবহার করার প্রয়োজন ছাড়াই তাদের ক্ষমতা ব্যবহার করতে পারেন। এই নিবন্ধে আমরা আলোচনা করব লোকাল মডেল এলএমএল ব্যবহার করে কোড জেনারেট করার উপায় এবং কিছু প্র্যাকটিকাল উদাহরণ প্রদর্শন করব।

লোকাল মডেল এলএমএল কেন?

লোকাল মডেল এলএমএল ব্যবহার করার কিছু সুবিধা রয়েছে:

• গোপনীয়তা: সোর্স কোড এবং ডেটা আপনার কম্পিউটার থেকে বের হয় না।
• নিয়ন্ত্রণ: নির্বাহী পরিবেশের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ।
• খরচ: ক্লাউড এপিআইয়ের জন্য কোনও চার্জ নেই।

পরিবেশ প্রস্তুতি

শুরু করার জন্য আপনাকে প্রয়োজন:

1. এলএমএল মডেল: উদাহরণস্বরূপ Mistral-7B বা Llama-2।
2. লাইব্রেরি: transformers এবং accelerate হাগিং ফেসের লাইব্রেরি থেকে।
3. জিপিইউ হ্যান্ডলিং: ভালো পারফরম্যান্সের জন্য।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টলেশন

pip install transformers accelerate torch

উদাহরণ 1: সিম্পল পাইথন কোড জেনারেট করা

নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে যা লোকাল মডেল এলএমএল ব্যবহার করে সিম্পল পাইথন কোড জেনারেট করার জন্য।

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# মডেল এবং টোকেনাইজার লোড করা
model_name = "mistral-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# প্রম্পট প্রস্তুতি
prompt = "একটি পাইথন ফাংশন লিখো যা দুটি সংখ্যার যোগফল গণনা করে:"
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids

# কোড জেনারেট করা
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_code)

ফলাফল

def sum_two_numbers(a, b):
    return a + b

উদাহরণ 2: requests লাইব্রেরি ব্যবহার করে কোড জেনারেট করা

এই উদাহরণে আমরা দেখাব কীভাবে মডেল একটি কোড জেনারেট করতে পারে যা requests লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি HTTP রিকুয়েস্ট সম্পন্ন করে।

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# মডেল এবং টোকেনাইজার লোড করা
model_name = "mistral-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# প্রম্পট প্রস্তুতি
prompt = "একটি পাইথন কোড লিখো যা JSONPlaceholder API-তে একটি GET রিকুয়েস্ট সম্পন্ন করে:"
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids

# কোড জেনারেট করা
output = model.generate(input_ids, max_length=150, num_return_sequences=1)
generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_code)

ফলাফল

import requests

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1")
print(response.json())

উদাহরণ 3: পাইথনে ক্লাস ব্যবহার করে কোড জেনারেট করা

এই উদাহরণে আমরা দেখাব কীভাবে মডেল একটি কোড জেনারেট করতে পারে যা একটি পাইথন ক্লাস সংজ্ঞায়িত করে।

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# মডেল এবং টোকেনাইজার লোড করা
model_name = "mistral-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# প্রম্পট প্রস্তুতি
prompt = "একটি পাইথন ক্লাস তৈরি করো যা একটি আয়তক্ষেত্র প্রতিনিধিত্ব করে:"
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids

# কোড জেনারেট করা
output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1)
generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_code)

ফলাফল

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height

    def perimeter(self):
        return 2 * (self.width + self.height)

কোড জেনারেট করার অপ্টিমাইজেশন

কোডের গুণমান উন্নত করার জন্য কিছু টেকনিক ব্যবহার করা যেতে পারে:

1. সঠিক প্রম্পট: স্পষ্টভাবে বর্ণনা করুন আপনি কি আশা করছেন।
2. দৈর্ঘ্য নিয়ন্ত্রণ: জেনারেট করা কোডের উপযুক্ত দৈর্ঘ্য সেট করুন।
3. বহুবার জেনারেট করা: কোডের বেশ কয়েকটি সংস্করণ জেনারেট করুন এবং সেরাটি নির্বাচন করুন।

সারাংশ

লোকাল মডেল এলএমএল ব্যবহার করে কোড জেনারেট করা প্রোগ্রামারদের জন্য একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম। লোকাল মডেল চালানোর ক্ষমতা থাকায়, কোডের গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ উপভোগ করা যায়। এই নিবন্ধে আমরা কিছু প্র্যাকটিকাল উদাহরণ প্রদর্শন করেছি যা দেখায় কীভাবে এই প্রযুক্তিগুলি দৈনিক কাজে ব্যবহার করা যায়।

কোড জেনারেট করার গুণমান মডেলের গুণমান এবং প্রম্পটের সঠিকতার উপর নির্ভর করে। বিভিন্ন মডেল এবং টেকনিকের সাথে পরীক্ষা করুন সেরা ফলাফল অর্জনের জন্য।