Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
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Qwen2.5 Coder 1.5B 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Qwen2.5的強大能力,該模型在訓練時使用了5.5萬億的源代碼、文本代碼基礎、合成數據等,是目前開源代碼生成語言模型中的佼佼者,編碼能力與GPT-4o相媲美。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,為實際應用如代碼代理提供了更全面的基礎。
需求人群 :
目標受眾為開發者和編程人員,特別是那些需要在項目中快速生成、理解和修復代碼的專業人士。Qwen2.5-Coder能夠顯著提高開發效率,減少編碼錯誤,是開發者的得力助手。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 45.3K
使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder快速生成排序算法的代碼。
軟件工程師利用模型修復現有代碼庫中的bug。
編程教育中,教師使用該模型為學生提供代碼示例和練習。
產品特色
代碼生成:顯著提升代碼生成能力,支持多種編程語言。
代碼推理:能夠理解和推理代碼的邏輯和功能。
代碼修復:識別並修復代碼中的錯誤和缺陷。
支持源代碼和文本代碼基礎:在大規模數據集上訓練,提升模型的泛化能力。
合成數據訓練:通過合成數據增強模型的魯棒性和適應性。
全參數化:1.54B參數,提供更豐富的模型表達能力。
多層和多頭注意力機制:28層和12個查詢頭,2個鍵值頭,增強模型的深度學習能力。
長上下文支持:支持長達32,768個token的上下文長度,適合處理長代碼片段。
使用教程
1. 訪問Hugging Face網站並搜索Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct模型。
2. 根據頁面提供的代碼示例,導入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 設置模型名稱為'Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct',並加載模型和分詞器。
4. 準備輸入提示,如'write a quick sort algorithm'。
5. 使用tokenizer的apply_chat_template方法處理輸入提示,並生成模型輸入。
6. 調用模型的generate方法生成代碼。
7. 使用tokenizer的batch_decode方法將生成的代碼ID轉換為文本形式。
8. 獲取並檢查生成的代碼,根據需要進行調整或優化。
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