Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ
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Qwen2.5 Coder 0.5B Instruct AWQ
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Qwen2.5的強大能力,通過擴展訓練令牌至5.5萬億,包括源代碼、文本代碼基礎、合成數據等,Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼LLM,其編碼能力與GPT-4o相匹配。此模型為AWQ量化的4位指令調整0.5B參數版本,具有因果語言模型、預訓練和後訓練、transformers架構等特點。
需求人群 :
目標受眾為開發者和編程人員,特別是那些需要高效代碼生成、理解和修復工具的專業人士。Qwen2.5-Coder系列模型通過提供強大的代碼生成和理解能力,幫助開發者提高編程效率和質量。
總訪問量: 29.7M
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生成排序算法的代碼。
軟件工程師利用模型修復現有代碼中的錯誤。
編程教育中,教師使用模型來輔助學生理解代碼邏輯。
產品特色
代碼生成:顯著提升代碼生成能力,滿足不同開發者的需求。
代碼推理:增強模型對代碼邏輯的理解能力。
代碼修復:提高代碼錯誤檢測和修復的能力。
全面的編程基礎:不僅增強編碼能力,還保持了數學和通用能力的優勢。
因果語言模型:適用於生成連貫的代碼序列。
AWQ 4-bit量化:優化模型大小和推理速度。
長上下文支持:支持長達32,768個token的上下文長度。
使用教程
1. 訪問Hugging Face平臺並搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-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的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,獲取最終的代碼輸出。
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