

Qwen2.5 Coder 0.5B 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,該系列模型通過增加訓練令牌至5.5萬億,包括源代碼、文本代碼接地、合成數據等,顯著提升了代碼生成、推理和修復能力。Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼大型語言模型,編碼能力與GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder還為真實世界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 :
目標受眾為開發者和編程人員,特別是那些需要在軟件開發過程中生成、推理和修復代碼的專業人士。Qwen2.5-Coder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。
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。
在代碼調試過程中,Qwen2.5-Coder幫助開發者定位並修復潛在的代碼錯誤。
Qwen2.5-Coder作為代碼代理,自動完成一些重複性的代碼編寫任務,提高開發效率。
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,提高代碼推理能力。
代碼修復:幫助開發者發現並修復代碼中的錯誤。
代碼代理:為真實世界應用提供更全面的基礎,增強編碼能力。
數學和通用能力:保持在數學和通用能力方面的優勢。
GPTQ 8-bit量化:優化模型性能,減少模型大小,提高推理速度。
全32,768令牌上下文長度:支持更長的代碼段處理。
基於Transformers架構:採用先進的Transformers架構,提高模型性能。
使用教程
1. 訪問Hugging Face網站並搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8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.apply_chat_template方法處理輸入提示。
6. 將處理後的文本輸入模型,生成代碼。
7. 使用tokenizer.batch_decode方法將生成的代碼ID轉換為文本。
8. 獲取並檢查生成的代碼,以確保其滿足需求。
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