

Qwen2.5 Coder 14B Instruct AWQ
簡介 :
Qwen2.5-Coder是一系列特定於代碼的大型語言模型,覆蓋了從0.5億到32億參數的不同模型大小,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。此外,該模型還支持長達128K令牌的長上下文,並採用AWQ 4-bit量化技術,以提高模型的效率和性能。
需求人群 :
目標受眾為開發者和編程人員,特別是那些需要處理大量代碼和複雜項目的人員。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ通過提供強大的代碼生成、推理和修復功能,幫助他們提高開發效率,減少錯誤,並優化代碼質量。
使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代碼。
在處理大型軟件項目時,利用長上下文支持來維護代碼的連貫性。
在代碼審查過程中,使用代碼修復功能來識別和修正潛在的bug。
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。
長上下文支持:支持長達128K令牌的長上下文,適合處理大型代碼庫。
AWQ 4-bit量化:提高模型的運行效率和降低資源消耗。
預訓練與後訓練:模型經過預訓練和後訓練,以優化性能。
多種編碼技術:採用transformers架構,包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。
使用教程
1. 訪問Hugging Face網站並搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ模型。
2. 根據頁面提供的代碼片段,導入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用模型名稱加載模型和分詞器。
4. 準備輸入提示,例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. 將處理後的文本轉換為模型輸入。
7. 使用model.generate方法生成代碼。
8. 將生成的代碼ID轉換為文本形式,得到最終的代碼輸出。
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