

Qwen2.5 Coder 32B Instruct
簡介 :
Qwen2.5-Coder是一系列專為代碼生成設計的Qwen大型語言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32億參數的六種主流模型尺寸,以滿足不同開發者的需求。該模型在代碼生成、代碼推理和代碼修復方面有顯著提升,基於強大的Qwen2.5,訓練令牌擴展到5.5萬億,包括源代碼、文本代碼基礎、合成數據等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先進的開源代碼生成大型語言模型,其編碼能力與GPT-4o相匹配。它不僅增強了編碼能力,還保持了在數學和通用能力方面的優勢,並支持長達128K令牌的長上下文。
需求人群 :
目標受眾為開發者、編程愛好者和軟件工程師。Qwen2.5-Coder-32B-Instruct以其強大的代碼生成和推理能力,特別適合需要處理複雜代碼邏輯、進行代碼優化和維護的大型軟件開發團隊,以及需要快速原型開發的初創企業和個人開發者。
使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder-32B-Instruct生成排序算法的代碼。
軟件工程師利用模型修復現有代碼中的錯誤。
初創公司使用該模型快速開發新項目的原型。
產品特色
代碼生成:顯著提升代碼生成能力,幫助開發者快速實現代碼邏輯。
代碼推理:增強代碼推理能力,輔助開發者理解代碼結構和邏輯。
代碼修復:提供代碼修復功能,幫助開發者定位並修復代碼中的錯誤。
長上下文支持:支持長達128K令牌的長上下文,適合處理大型項目和複雜代碼。
基於Transformers:採用transformers架構,包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等技術。
多參數配置:擁有32.5B參數,其中非嵌入參數為31.0B,64層,Q和KV的注意力頭分別為40和8。
適用於實際應用:如代碼代理等,不僅提升編碼能力,還保持數學和通用能力。
使用教程
1. 訪問Hugging Face網站並搜索Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型。
2. 根據頁面提供的代碼示例,導入必要的庫和模塊。
3. 加載模型和分詞器,使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer.from_pretrained方法。
4. 準備輸入提示,如編寫一個快速排序算法。
5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法處理輸入消息。
6. 將處理後的文本輸入模型,生成模型輸入。
7. 調用model.generate方法生成代碼。
8. 使用tokenizer.batch_decode方法將生成的代碼ID轉換為文本形式。
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