CodeGeeX快速使用预训练的AI模型【AI应用】

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《CodeGeeX快速使用预训练的AI模型【AI应用】》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

可通过三种轻量级方式快速调用CodeGeeX预训练模型：一、用transformers库本地加载推理；二、通过VSCode插件一键启用；三、调用本地部署的API服务。

如果您希望在开发环境中快速调用并使用CodeGeeX预训练的AI模型，而非从头训练或微调，可通过多种轻量级方式直接加载和推理。以下是实现该目标的具体路径：

一、使用transformers库加载CodeGeeX2模型

该方法适用于Python环境下的本地推理，依赖Hugging Face transformers生态，支持CUDA加速，适合中高配置机器进行代码生成任务。

1、确保已安装transformers、torch及accelerate库，且PyTorch版本兼容CUDA 11.8或更高版本。

2、执行以下代码初始化tokenizer与model：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')

3、将model设为评估模式：model = model.eval()

4、构造带语言标签的prompt，例如：# language: Python\n# write a function to calculate Fibonacci sequence

5、调用tokenizer.encode与model.generate完成生成，注意设置max_new_tokens参数以控制输出长度。

二、通过VSCode插件一键启用CodeGeeX服务

该方式无需编写任何加载逻辑，所有模型调用由插件后台托管，适用于日常编码补全、注释生成等高频场景，响应延迟低且操作零门槛。

1、打开VSCode，确认版本不低于1.72.0。

2、点击左侧「Extensions」图标，或使用快捷键Ctrl+Shift+X。

3、在搜索框中输入CodeGeeX，选择官方发布的“CodeGeeX: AI Code AutoComplete, Chat, Auto Comment”插件。

4、点击「Install」按钮完成安装。

5、重启VSCode后，在任意代码文件中输入注释或函数签名，按下Tab键即可触发代码生成。

6、首次使用需登录，支持账号密码、手机验证码或微信扫码三种方式。

三、调用本地部署的CodeGeeX API服务

适用于企业私有化部署场景，模型运行于本地GPU服务器，请求通过HTTP协议提交至API端点，保障数据不出域且可定制鉴权策略。

1、从CodeGeeX企业版后台获取已部署的API服务地址，形如https://your-domain.com/v1/completions。

2、准备请求头，包含Authorization字段，值为Bearer后接有效API Key。

3、构造JSON请求体，关键字段包括：model（固定为codegeex2-6b）、prompt（含语言标签的完整提示）、temperature（建议设为0.2~0.5）、max_tokens（建议≤512）。

4、使用curl或requests发送POST请求，例如：

curl -X POST "https://your-domain.com/v1/completions" \

-H "Authorization: Bearer sk-xxx" \

-H "Content-Type: application/json" \

-d '{"model":"codegeex2-6b","prompt":"# language: Java\\n// sort an integer array","temperature":0.3,"max_tokens":256}'

5、解析返回JSON中的choices[0].text字段提取生成代码。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《CodeGeeX快速使用预训练的AI模型【AI应用】》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！