代码生成
CodeFuse-MFTCoder
CodeFuse-MFTCoder是一个多任务微调框架，它旨在提升大语言模型的多任务能力，尤其擅长提升代码大模型的编程能力。与传统单任务微调相比，它能够同时处理多个任务，通过结合多元损失函数来均衡不同任务间的数据量、难度和收敛速度差异，从而提高了微调效率和性能。此外，该框架还引入了高效的训练优化技术，可以与几乎所有知名的开源大模型兼容。并且在BigCode Leaderboard上通过CodeFuse-Deepseek模型的MFT表现排名第一。
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MFTCoder
MFT-VLM
Awesome-Code-LLM
开发运维
CodeFuse-ChatBotDevOps-ChatBot是由蚂蚁CodeFuse团队开发的开源AI智能助手，致力于简化和优化软件开发生命周期中的各个环节。了解更多
DevOps-EvalDevOps-Eval是一个专门为DevOps领域大模型设计的综合评估数据集。我们希望DevOps-Eval能够帮助开发者，尤其是DevOps领域的开发者，追踪进展并分析他们拥有的DevOps大模型的优势和不足之处。了解更多
DevOps-ModelDevOps-Model 是一系列业界首个开源的中文开发运维大模型，主要致力于在 DevOps 领域发挥实际价值。目前，DevOps-Model 能够帮助工程师回答在 DevOps 生命周期中遇到的问题。了解更多
代码分析
CodeFuse-Query 是一种强大的静态代码分析平台，适合大规模、复杂的代码库分析场景。它的以数据为中心的方法和高度的可扩展性使得它在现代软件开发环境中具有独特的优势。
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智能推理
ModelCache 是一个开源的大模型语义缓存系统，通过缓存已生成的模型结果，降低类似请求的响应时间，提升用户体验。该项目从服务优化角度出发，引入缓存机制，在资源有限和对实时性要求较高的场景下，帮助企业和研究机构降低推理部署成本、提升模型性能和效率、提供规模化大模型服务。我们希望通过开源，分享交流大模型语义Cache的相关技术。
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自动化测试
TestAgent是国内首个开源的测试行业大模型，其中包含了性能最强的7B测试领域大模型，以及配套的本地模型快速发布和体验工程化框架。TestAgent旨在构建测试领域的“智能体”，融合大模型和质量领域工程化技术，促进质量技术代系升级。我们期望和社区成员一起合作，打造创新的测试领域解决方案，构建24小时在线的测试助理服务，让测试如丝般顺滑。
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性能评价
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CodeFuseEval是结合CodeFuse大模型多任务场景，在开源的HumanEval-x、MBPP、DS1000评测基准基础上，开发的面向大模型代码垂类领域的企业级多类型编程任务评估基准。可用于评估大模型在代码补全、自然语言生成代码、测试用例生成、跨语言代码翻译、中文指令生成代码、代码注解释、Bug检测/修复、代码优化等不同任务的能力表现。旨在贴近企业实际应用场景，构建而成的衡量大模型代码生成相关能力的「多维」、「多样」和「可信」的评测基准。
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