SafeCoder是什么？一款由Hugging Face推出的企業(yè)代碼助手

SafeCoder是一款由Hugging Face推出的面向企業(yè)的代碼助手，旨在革新軟件開發(fā)流程，提高效率，同時注重安全性和隱私保護。

SafeCoder的獨特之處

SafeCoder在市場上的獨特之處在于其全面的安全導向。在整個模型訓練和代碼推理的過程中，SafeCoder的代碼始終保持在虛擬私有云（VPC）內。這個設計決策旨在確保企業(yè)的代碼和數據始終受到嚴格的安全控制，尤其是對于處理敏感信息的企業(yè)應用而言。此外，SafeCoder還提供了以客戶為中心的設計，支持內部部署，使客戶可以擁有自己的代碼大型語言模型，就像使用個性化的GitHub Copilot一樣，從而提高了自主性和定制性。

import datetime

def parse_expenses(expenses_string):
    """parse the list of expenses and return the list of triples (date, value, currency)"""
    expenses = []
    for line in expenses_string.splitlines():
        if not line:
            continue
        date, value, currency = line.split()
        expenses.append((datetime.datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").date(), float(value), currency))
    return expenses

SafeCoder的合作伙伴和優(yōu)勢

SafeCoder不僅是Hugging Face的產品，還與VMware進行合作，將其提供給VMware Cloud平臺上的用戶。VMware作為合作伙伴，自己也在內部使用SafeCoder，并分享了快速部署方案，以確保企業(yè)能夠快速實現價值交付。這種合作意味著SafeCoder可以在企業(yè)級基礎設施上得到廣泛應用，同時也加強了其可靠性和效率。

SafeCoder的技術基礎和性能

SafeCoder是基于強大的開源語言模型StarCoder開發(fā)的，專門為企業(yè)自托管使用進行了優(yōu)化。它具備高效的代碼推理能力、適應性以及嚴格符合倫理的數據源。StarCoder本身掌握了超過35B條Python代碼段，并在多項基準測試中表現出色，優(yōu)于其他類似模型，包括PaLM、LaMDA和LLaMA等，甚至超越了GitHub Copilot背后的封閉模型OpenAI。SafeCoder擁有15.5B個參數、1T+標記和8192個標記的上下文，從GitHub等多種來源提取信息，為SafeCoder提供了強大的支持。

SafeCoder的個性化特性

SafeCoder支持個性化調整，適用于80多種編程語言。這意味著它可以根據用戶的需求提供定制的代碼建議。同時，SafeCoder保證數據安全性，使客戶能夠獲得個性化的代碼生成模型，提高了自主權、供應商獨立性以及對AI能力的控制。

SafeCoder的硬件支持

SafeCoder具備廣泛的硬件支持，包括NVIDIA、AMD、AWS和Intel的GPU和CPU。這使客戶能夠根據其需求選擇合適的硬件配置，以確保高效的性能。

綜上所述，SafeCoder是一款強大的代碼助手，通過安全、可控的方式提高了企業(yè)軟件開發(fā)的效率，同時為客戶提供了個性化的代碼生成模型，以滿足不同需求。欲了解更多信息，請訪問項目介紹網址：https://huggingface.co/blog/safecoder。