

Qwen2.5 Coder 3B Instruct GPTQ Int4
紹介 :
Qwen2.5-Coderは、コード生成、推論、修正のために設計されたQwen大規模言語モデルの最新シリーズです。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5.5兆トークンまでトレーニングトークンを拡張しました。Qwen2.5-Coder-32Bは、現在オープンソースのコードLLMの中でトップクラスであり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルは、GPTQ量子化された4ビット命令微調整済み3BパラメーターQwen2.5-Coderモデルで、因果言語モデル、事前トレーニングと事後トレーニング段階、transformersアーキテクチャなどの特徴があります。
ターゲットユーザー :
ソフトウェア開発者、プログラミング愛好家、コード生成、推論、修正を行う必要がある研究者を対象としています。Qwen2.5-Coderシリーズモデルは、プログラミング効率を大幅に向上させ、開発時間を短縮し、同時に複雑なプログラミング問題の解決を支援するため、開発者と研究者の強力なツールとなります。
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。
研究者がモデルを使用して特定のコード断片のロジック推論と分析を行う。
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のエラーを修正し、コードの安定性を向上させる。
製品特徴
コード生成:コード生成能力を大幅に向上させ、開発者がプログラミングタスクを迅速に実行できるようにします。
コード推論:コードロジックに対するモデルの理解力を高め、コード分析と推論能力を向上させます。
コード修正:開発者がコード内のエラーを特定して修正するのを支援し、コードの品質を高めます。
全パラメーター規模の網羅:0.5億から32億パラメーターまでのさまざまなモデル規模を提供し、さまざまな開発者のニーズに対応します。
実用的な基礎:数学と汎用能力におけるモデルのパフォーマンスを強化し、実用的なアプリケーションの基盤を築きます。
GPTQ 4ビット量子化:モデルのパフォーマンスを最適化し、ハードウェアへの要件を軽減し、導入の柔軟性を高めます。
長文サポート:最大32768トークンのコンテキスト長をサポートし、長いコード断片の処理に適しています。
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-3B-Instruct-GPTQ-Int4モデルを検索します。
2. ページに提供されているコード例に従って、transformersとtorchなどの必要なライブラリをインポートします。
3. モデルとトークナイザーをロードします。AutoModelForCausalLMとAutoTokenizer.from_pretrainedメソッドを使用します。
4. 入力プロンプト(例:ソートアルゴリズムの作成要件)を用意します。
5. tokenizer.apply_chat_templateメソッドを使用して、入力プロンプトをモデルが理解できる形式に変換します。
6. 変換済みの入力をモデルに渡し、model.generateメソッドを呼び出してコードを生成します。
7. 生成されたコードのIDを取得し、tokenizer.batch_decodeメソッドを使用してIDをテキスト形式に変換します。
8. 生成されたコードを分析し、必要に応じて調整するか、そのまま使用します。
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