

Qwen2.5 Coder 3B Instruct GPTQ Int8
簡介 :
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一種大型語言模型,專門針對代碼生成、代碼推理和代碼修復進行了優化。該模型基於Qwen2.5,訓練數據包括源代碼、文本代碼關聯、合成數據等,達到5.5萬億個訓練令牌。Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼大型語言模型,其編碼能力與GPT-4o相匹配。該模型還為現實世界中的應用提供了更全面的基礎,如代碼代理,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。
需求人群 :
目標受眾為軟件開發者、編程愛好者和數據科學家。該產品適合他們,因為它提供了強大的代碼輔助功能,可以顯著提高編程效率和代碼質量,同時支持長代碼片段的處理,適合複雜的編程任務。
使用場景
開發者使用該模型生成排序算法的代碼。
數據科學家利用模型進行大規模代碼分析和優化。
教育者將模型集成到編程教學中,幫助學生理解和學習代碼邏輯。
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:自動檢測並修復代碼中的錯誤,提升代碼質量。
全參數量覆蓋:提供從0.5億到32億參數的不同模型大小,滿足不同開發者需求。
GPTQ量化:8位量化技術,優化模型性能和內存使用。
長上下文支持:支持長達32768個token的上下文長度,適合處理長代碼片段。
多語言支持:主要支持英文,適用於國際化開發環境。
開源:模型開源,便於社區貢獻和進一步的研究。
使用教程
1. 安裝Hugging Face的transformers庫,並確保版本至少為4.37.0。
2. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer從Hugging Face Hub加載模型和分詞器。
3. 準備輸入提示,例如編寫一個快速排序算法。
4. 使用tokenizer.apply_chat_template方法處理輸入消息,並生成模型輸入。
5. 將生成的模型輸入傳遞給模型,並設置max_new_tokens參數以控制生成的代碼長度。
6. 模型生成代碼後,使用tokenizer.batch_decode方法將生成的token轉換為文本。
7. 根據需要對生成的代碼進行進一步的測試和調試。
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