Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8
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Qwen2.5 Coder 3B Instruct GPTQ Int8
紹介 :
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8は、Qwen2.5-Coderシリーズの大規模言語モデルの一種であり、コード生成、コード推論、コード修正に特化して最適化されています。このモデルはQwen2.5をベースとしており、ソースコード、テキストコード関連付け、合成データなどを含む5.5兆個の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大規模言語モデルであり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルは、コードエージェントなどの現実世界のアプリケーションに、より包括的な基盤を提供し、コーディング能力を高めるだけでなく、数学および一般的な能力における優位性も維持しています。
ターゲットユーザー :
ターゲットオーディエンスは、ソフトウェア開発者、プログラミング愛好家、データサイエンティストです。この製品は、強力なコード支援機能を提供し、プログラミング効率とコード品質を大幅に向上させるため、複雑なプログラミングタスクに適した長いコード断片の処理もサポートするため、彼らに最適です。
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 : 45.8K
使用シナリオ
開発者がこのモデルを使用してソートアルゴリズムのコードを生成します。
データサイエンティストがこのモデルを使用して大規模なコード分析と最適化を行います。
教育者がこのモデルをプログラミング教育に統合し、学生がコードロジックを理解して学習するのを支援します。
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装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を深め、コード解析の精度を向上させます。
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、コードの品質を向上させます。
全パラメーターカバレッジ:5000万から30億のパラメーターを持つさまざまなモデルサイズを提供し、さまざまな開発者のニーズに対応します。
GPTQ量子化:8ビット量子化技術により、モデルのパフォーマンスとメモリ使用量を最適化します。
ロングコンテキストサポート: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。
多言語サポート:主に英語をサポートし、国際的な開発環境に適しています。
オープンソース:モデルはオープンソースであり、コミュニティの貢献とさらなる研究を容易にします。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceのtransformersライブラリをインストールし、バージョンが4.37.0以上であることを確認します。
2. AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用して、Hugging Face Hubからモデルとトークナイザーを読み込みます。
3. 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。
4. tokenizer.apply_chat_templateメソッドを使用して入力メッセージを処理し、モデル入力を作成します。
5. 作成されたモデル入力をモデルに渡し、max_new_tokensパラメーターを設定して生成されるコードの長さを制御します。
6. モデルがコードを生成した後、tokenizer.batch_decodeメソッドを使用して、生成されたトークンをテキストに変換します。
7. 必要に応じて、生成されたコードをさらにテストおよびデバッグします。
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