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Qwen2.5 Coder 7B Instruct
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
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Qwen2.5 Coder 7B Instruct
コードアシスタントモデルトレーニングとデプロイ#コード生成#コード推論#コード修正#長文コンテキストサポート#Transformers#プログラミング支援通常製品オープンソース
紹介 :
Qwen2.5-Coder-7B-Instructは、Qwen2.5-Coderシリーズのコード特化型大規模言語モデルです。0.5億、1.5億、30億、70億、140億、320億パラメータの6種類の主要なモデルサイズを網羅し、様々な開発者のニーズに対応します。コード生成、コード推論、コード修正において顕著な性能向上を実現しており、強力なQwen2.5をベースに、ソースコード、テキストコードベース、合成データなどを含む5.5兆トークンで学習されています。Qwen2.5-Coder-32Bは現在最先端のオープンソースコードLLMであり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。さらに、最大128Kトークンの長文コンテキストに対応し、コードエージェントのような実際的なアプリケーションに包括的な基盤を提供します。
ターゲットユーザー :
開発者やプログラマー、特に大量のコードや複雑なプロジェクトを扱う必要がある方を対象としています。Qwen2.5-Coder-7B-Instructは、コード生成、推論、修正などの高度な機能を提供し、開発効率とコード品質の向上に役立ちます。
総訪問数： 26.1M
最も高い割合の地域： US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 ： 47.5K
使用シナリオ
開発者がQwen2.5-Coder-7B-Instructを使用してクイックソートアルゴリズムのコードを生成する。
ソフトウェアエンジニアがモデルを使用して既存のコードベースのバグを修正する。
データサイエンティストがモデルを使用してデータ処理と分析のコードを生成する。
製品特徴
コード生成：コード生成能力が大幅に向上し、複数のプログラミング言語に対応。
コード推論：コード理解能力が強化され、開発者がコードロジックを推論するのに役立ちます。
コード修正：コード内のエラーを自動的に検出して修正します。
長文コンテキストサポート：最大128Kトークンの長文コンテキストに対応し、大規模なコードベースの処理に適しています。
Transformersアーキテクチャに基づく：RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどの先進技術を使用。
パラメータ数：76.1億個のパラメータを持ち、埋め込みパラメータを除くパラメータ数は65.3億個。
層数とアテンションヘッド：28層と28個のQアテンションヘッド、4個のKVアテンションヘッドを持つ。
実用アプリケーションへの適用：コーディング能力の向上だけでなく、数学および汎用能力における優位性も維持。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceプラットフォームにアクセスし、Qwen2.5-Coder-7B-Instructモデルを探します。
2. ページに記載されているコードスニペットに従って、AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerをインポートします。
3. モデル名を使用してモデルとトークナイザーを読み込みます。
4. 特定の機能のコードリクエストなど、入力プロンプトを用意します。
5. プロンプトをモデルが理解できる形式に変換し、トークナイザーで処理します。
6. 処理済みの入力をモデルに渡し、最大新規トークン数などの生成パラメータを設定します。
7. モデルが応答を生成したら、トークナイザーを使用して生成されたトークンをデコードし、最終的な結果を取得します。
8. 必要に応じて生成パラメータを調整して、コード生成の効果を最適化します。
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