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Qwen2.5 Coder 0.5B 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。基於強大的Qwen2.5，通過擴展訓練令牌到5.5萬億，包括源代碼、文本代碼基礎、合成數據等，Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼LLM，其編碼能力與GPT-4o相匹配。該模型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、編程愛好者和軟件工程師。Qwen2.5-Coder通過提供強大的代碼生成、推理和修復能力，幫助他們提高編程效率和代碼質量，特別是在需要處理大量代碼和複雜項目時，該模型能夠提供有效的技術支持和輔助。
使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder生成一個快速排序算法的代碼。
軟件工程師利用模型修復現有代碼中的錯誤，提高項目穩定性。
編程愛好者通過模型學習代碼最佳實踐，提升個人編程技能。
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編程任務。
代碼推理：增強模型對代碼邏輯的理解，提高代碼分析的準確性。
代碼修復：輔助開發者發現並修復代碼中的錯誤，提升代碼質量。
全面的技術基礎：適用於多種實際應用場景，如代碼代理等。
預訓練與後訓練：模型經過預訓練和後訓練，以適應不同的開發需求。
高性能架構：採用transformers架構，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm等先進技術。
長上下文支持：支持長達32,768個token的上下文長度，適合處理複雜的編程任務。
使用教程
1. 訪問Hugging Face官網並搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct模型。
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2. 根據頁面提供的代碼示例，導入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用模型名稱加載模型和分詞器：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name), tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)。
4. 準備輸入提示，如編寫一個特定功能的代碼請求。
5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法處理輸入消息，並生成模型輸入。
6. 調用model.generate方法生成代碼。
7. 使用tokenizer.batch_decode方法將生成的代碼ID轉換為文本形式，獲取最終的代碼結果。
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