Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4
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Qwen2.5 Coder 0.5B 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,該模型在訓練中涵蓋了5.5萬億的源代碼、文本代碼基礎、合成數據等,成為當前開源代碼語言模型的最新技術。該模型不僅在編程能力上與GPT-4o相匹配,還在數學和一般能力上保持了優勢。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型是經過GPTQ量化的4位指令調整模型,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愛好者,特別是那些需要高效代碼生成、推理和修復工具的專業人士。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型以其強大的代碼處理能力和高效率的量化技術,非常適合需要處理大規模代碼庫和複雜編程任務的開發者。
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使用場景
開發者使用該模型生成特定算法的代碼,如快速排序算法。
在代碼審查過程中,利用模型推理代碼邏輯,提高代碼質量。
在遇到編程難題時,使用模型修復功能快速定位並解決問題。
產品特色
代碼生成:顯著提升代碼生成能力,支持多種編程語言。
代碼推理:增強模型對代碼邏輯的理解,提高代碼推理的準確性。
代碼修復:幫助開發者識別並修復代碼中的錯誤。
全參數覆蓋:模型包含0.49B參數,非嵌入參數0.36B,覆蓋廣泛的編程場景。
多層架構:24層網絡結構,提供深入的代碼理解和生成能力。
長文本支持:支持長達32,768個token的上下文長度,適合處理複雜的編程任務。
4位量化:GPTQ 4位量化技術,優化模型的存儲和計算效率。
使用教程
1. 安裝並導入必要的庫,如transformers和torch。
2. 從Hugging Face加載模型和分詞器:`model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)` 和 `tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)`。
3. 準備輸入提示,如編寫算法的需求。
4. 使用`tokenizer.apply_chat_template`處理輸入消息,並生成模型輸入。
5. 將模型輸入傳遞給模型,並設置生成參數,如`max_new_tokens=512`。
6. 調用模型的`generate`方法生成代碼。
7. 使用`tokenizer.batch_decode`將生成的代碼ID轉換為文本形式。
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