Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4
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Qwen2.5 Coder 3B Instruct GPTQ Int4
簡介 :
Qwen2.5-Coder是Qwen大型語言模型的最新系列,專為代碼生成、推理和修復而設計。該模型基於Qwen2.5,擴展了訓練令牌至5.5萬億,包括源代碼、文本代碼基礎、合成數據等。Qwen2.5-Coder-32B是目前開源代碼LLM中的佼佼者,其編碼能力與GPT-4o相匹配。此模型為GPTQ-量化的4位指令調優3B參數Qwen2.5-Coder模型,具有因果語言模型、預訓練和後訓練階段、transformers架構等特點。
需求人群 :
目標受眾為軟件開發者、編程愛好者以及需要進行代碼生成、推理和修復的研究人員。Qwen2.5-Coder系列模型能夠顯著提高編程效率,減少開發時間,同時幫助解決複雜的編程問題,是開發者和研究人員的得力助手。
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使用場景
開發者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代碼。
研究人員利用模型對特定代碼片段進行邏輯推理和分析。
軟件工程師使用模型修復現有代碼中的錯誤,提升代碼穩定性。
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,提升代碼分析和推理能力。
代碼修復:輔助開發者定位並修復代碼中的錯誤,提高代碼質量。
全參數規模覆蓋:提供0.5至32億參數的不同模型規模,滿足不同開發者需求。
實際應用基礎:強化模型在數學和通用能力方面的表現,為實際應用打下堅實基礎。
GPTQ 4位量化:優化模型性能,降低模型對硬件的要求,提高部署靈活性。
長文本支持:支持長達32768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平臺並搜索Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4模型。
2. 根據頁面提供的代碼示例,導入必要的庫,如transformers和torch。
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,如編寫一個排序算法的需求。
5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法將輸入提示轉換為模型可理解的格式。
6. 將轉換後的輸入傳遞給模型,並調用model.generate方法生成代碼。
7. 獲取生成的代碼ID,並使用tokenizer.batch_decode方法將ID轉換回文本形式。
8. 分析生成的代碼,根據需要進行調整或直接使用。
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