Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4
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Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct GPTQ Int4
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,該模型在訓練中包含了5.5萬億的源代碼、文本代碼關聯、合成數據等,是目前開源代碼語言模型中的佼佼者,其編碼能力可與GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder還具備更全面的現實世界應用基礎,如代碼代理等,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 :
目標受眾為開發者、編程愛好者以及需要代碼輔助的專業人士。Qwen2.5-Coder系列模型以其強大的代碼生成和推理能力,特別適合需要快速生成、理解和修復代碼的開發者,同時也適用於需要進行代碼教學和學習的編程教育領域。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 44.2K
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。
編程教育者利用模型解釋代碼邏輯,幫助學生理解算法。
企業使用模型自動化代碼審查,提高代碼質量和開發效率。
產品特色
代碼生成:顯著提升代碼生成能力,能夠根據需求生成高質量的代碼。
代碼推理:增強代碼推理能力,幫助理解代碼邏輯和結構。
代碼修復:提升代碼修復能力,能夠識別並修復代碼中的錯誤。
全面的編程語言支持:覆蓋多種主流編程語言,滿足不同開發者的需求。
高性能:1.54B參數量,28層網絡結構,提供強大的性能。
4-bit量化:使用GPTQ 4-bit量化技術,優化模型大小和推理速度。
長文本支持:支持長達32,768個token的上下文長度。
開源:模型基於Apache-2.0許可開源,方便社區使用和貢獻。
使用教程
1. 安裝Hugging Face的transformers庫,並確保版本符合要求。
2. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加載模型和分詞器。
3. 準備輸入提示,例如編寫一個特定功能的代碼請求。
4. 使用模型生成代碼,可以通過調整參數來控制生成的代碼長度和質量。
5. 分析生成的代碼,根據需要進行調整和優化。
6. 將生成的代碼集成到項目中,或用於教學和學習目的。
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