Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
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Qwen2.5 Coder 3B Instruct
簡介 :
Qwen2.5-Coder是Qwen大型語言模型的最新系列,專注於代碼生成、代碼推理和代碼修復。基於強大的Qwen2.5,該系列模型通過增加訓練令牌至5.5萬億,包括源代碼、文本代碼接地、合成數據等,顯著提升了代碼生成、推理和修復能力。Qwen2.5-Coder-3B是該系列中的一個模型,擁有3.09B參數,36層,16個注意力頭(Q)和2個注意力頭(KV),全32,768令牌上下文長度。該模型是目前開源代碼LLM中的佼佼者,編碼能力與GPT-4o相匹配,為開發者提供了一個強大的代碼輔助工具。
需求人群 :
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct模型的目標受眾是開發者,尤其是那些需要在編程任務中獲得智能輔助的軟件工程師。該模型能夠理解複雜的代碼邏輯,提供代碼生成、推理和修復的智能建議,從而提高開發效率和代碼質量。對於需要處理大量代碼或者在多語言環境下工作的開發者來說,該模型是一個強大的助手。
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使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder-3B-Instruct模型快速生成排序算法的代碼。
在代碼調試過程中,模型幫助開發者定位並修復潛在的bug。
在團隊協作中,模型作為代碼審查工具,提前識別代碼中的問題,減少代碼審查的工作量。
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:增強模型對代碼邏輯的理解,提升代碼推理的準確性。
代碼修復:輔助開發者發現並修復代碼中的錯誤。
全參數覆蓋:覆蓋了0.5B到32B的參數規模,滿足不同開發者的需求。
多語言支持:主要支持英語,適合國際化開發團隊。
高性能架構:採用transformers架構,包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm等先進技術。
長上下文處理:支持長達32,768個令牌的上下文長度,適合處理複雜的代碼場景。
開源模型:作為開源模型,便於社區貢獻和進一步的研究開發。
使用教程
1. 訪問Hugging Face平臺,找到Qwen2.5-Coder-3B-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。
4. 準備輸入提示,例如編寫一個排序算法。
5. 使用模型生成代碼,設置max_new_tokens參數以控制生成的代碼長度。
6. 獲取生成的代碼ID,並將其轉換為可讀的文本格式。
7. 分析生成的代碼,根據需要進行調整或直接使用。
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