Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ
Q
Qwen2.5 Coder 14B Instruct AWQ
紹介 :
Qwen2.5-Coderは、0.5億から32億パラメータまでの様々なモデルサイズを備えた、コード特化型の巨大言語モデルシリーズです。異なる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達成しており、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生成巨大言語モデルであり、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トークンのロングコンテキストをサポートし、AWQ 4-bit量子化技術を採用することで、モデルの効率性と性能を向上させています。
ターゲットユーザー :
大量のコードや複雑なプロジェクトを扱う開発者やプログラマ、特にそのような方々を対象としています。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQは、強力なコード生成、推論、修正機能を提供することで、開発効率の向上、エラーの削減、コード品質の最適化を支援します。
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 : 50.2K
使用シナリオ
開発者がQwen2.5-Coderを使用してソートアルゴリズムのコードを生成する。
大規模なソフトウェアプロジェクトの処理において、ロングコンテキストサポートを利用してコードの一貫性を維持する。
コードレビューにおいて、コード修正機能を使用して潜在的なバグを特定し修正する。
製品特徴
コード生成:コード生成能力を大幅に向上させ、開発者が迅速にコードロジックを実現する支援をします。
コード推論:コードロジックに対するモデルの理解力を強化し、コード分析の精度を高めます。
コード修正:開発者がコード内のエラーを発見?修正するのを支援します。
ロングコンテキストサポート:最大128Kトークンのロングコンテキストをサポートし、大規模なコードベースの処理に適しています。
AWQ 4-bit量子化:モデルの動作効率を向上させ、リソース消費を削減します。
事前学習と事後学習:モデルは性能を最適化するために、事前学習と事後学習が行われています。
多様なエンコーディング技術:transformersアーキテクチャを採用し、RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどが含まれています。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceウェブサイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQモデルを検索します。
2. ページに表示され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をロードします。
4. クイックソートアルゴリズムの作成など、入力プロンプトを用意します。
5. tokenizer.apply_chat_templateメソッドを使用して入力メッセージを処理します。
6. 処理済みのテキストをモデル入力に変換します。
7. model.generateメソッドを使用してコードを生成します。
8. 生成されたコードIDをテキスト形式に変換して、最終的なコード出力を得ます。
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