Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8
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Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct GPTQ Int8
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,該模型在訓練中使用了5.5萬億的源代碼、文本代碼關聯、合成數據等,使其成為當前開源代碼語言模型中的佼佼者。該模型不僅在編程能力上有所增強,還保持了在數學和通用能力方面的優勢。
需求人群 :
目標受眾為開發者和編程愛好者,尤其是那些需要快速生成、理解和修復代碼的專業人士。該產品通過提供強大的代碼生成和理解能力,幫助他們提高開發效率和代碼質量。
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佔比最多地區: US(17.94%)
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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bug。
編程教育者使用該模型來輔助學生理解複雜的編程概念。
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:自動檢測並修復代碼中的錯誤,提升代碼質量。
全參數規模覆蓋:提供從0.5億到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:為代碼代理等實際應用提供更全面的能力支持。
8位量化:使用GPTQ 8位量化技術,優化模型性能和資源消耗。
長上下文支持:支持長達32768個token的上下文長度,適合處理複雜代碼。
使用教程
1. 訪問Hugging Face平臺並找到Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8模型。
2. 根據頁面提供的代碼示例,導入必要的庫和模塊。
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,例如編寫一個特定功能的代碼請求。
5. 使用模型生成代碼,通過model.generate方法並設置max_new_tokens參數。
6. 獲取生成的代碼ID,並使用tokenizer.batch_decode方法將ID轉換為可讀的代碼文本。
7. 分析生成的代碼,根據需要進行調整或直接使用。
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