SafeCoder是什么？一款由Hugging Face推出的企业代码助手

SafeCoder 是一款由 Hugging Face 推出的面向企业的代码助手，旨在革新软件开发流程，提高效率，同时注重安全性和隐私保护。

SafeCoder 的独特之处

SafeCoder 在市场上的独特之处在于其全面的安全导向。在整个模型训练和代码推理的过程中，SafeCoder 的代码始终保持在虚拟私有云（VPC）内。这个设计决策旨在确保企业的代码和数据始终受到严格的安全控制，尤其是对于处理敏感信息的企业应用而言。此外，SafeCoder 还提供了以客户为中心的设计，支持内部部署，使客户可以拥有自己的代码大型语言模型，就像使用个性化的 GitHub Copilot 一样，从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 的合作伙伴和优势

SafeCoder 不仅是 Hugging Face 的产品，还与 VMware 进行合作，将其提供给 VMware Cloud 平台上的用户。VMware 作为合作伙伴，自己也在内部使用 SafeCoder，并分享了快速部署方案，以确保企业能够快速实现价值交付。这种合作意味着 SafeCoder 可以在企业级基础设施上得到广泛应用，同时也加强了其可靠性和效率。

SafeCoder 的技术基础和性能

SafeCoder 是基于强大的开源语言模型 StarCoder 开发的，专门为企业自托管使用进行了优化。它具备高效的代码推理能力、适应性以及严格符合伦理的数据源。StarCoder 本身掌握了超过 35B 条 Python 代码段，并在多项基准测试中表现出色，优于其他类似模型，包括 PaLM、LaMDA 和 LLaMA 等，甚至超越了 GitHub Copilot 背后的封闭模型 OpenAI。SafeCoder 拥有 15.5B 个参数、1T+ 标记和 8192 个标记的上下文，从 GitHub 等多种来源提取信息，为 SafeCoder 提供了强大的支持。

SafeCoder 的个性化特性

SafeCoder 支持个性化调整，适用于 80 多种编程语言。这意味着它可以根据用户的需求提供定制的代码建议。同时，SafeCoder 保证数据安全性，使客户能够获得个性化的代码生成模型，提高了自主权、供应商独立性以及对 AI 能力的控制。

SafeCoder 的硬件支持

SafeCoder 具备广泛的硬件支持，包括 NVIDIA、AMD、AWS 和 Intel 的 GPU 和 CPU。这使客户能够根据其需求选择合适的硬件配置，以确保高效的性能。

综上所述，SafeCoder 是一款强大的代码助手，通过安全、可控的方式提高了企业软件开发的效率，同时为客户提供了个性化的代码生成模型，以满足不同需求。欲了解更多信息，请访问项目介绍网址：https://huggingface.co/blog/safecoder。