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Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct
简介 :
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力，该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
需求人群 :
目标受众为开发者和编程人员，特别是那些需要在项目中快速生成、理解和修复代码的专业人士。Qwen2.5-Coder能够显著提高开发效率，减少编码错误，是开发者的得力助手。
使用场景
开发者使用Qwen2.5-Coder快速生成排序算法的代码。
软件工程师利用模型修复现有代码库中的bug。
编程教育中，教师使用该模型为学生提供代码示例和练习。
产品特色
代码生成：显著提升代码生成能力，支持多种编程语言。
代码推理：能够理解和推理代码的逻辑和功能。
代码修复：识别并修复代码中的错误和缺陷。
支持源代码和文本代码基础：在大规模数据集上训练，提升模型的泛化能力。
合成数据训练：通过合成数据增强模型的鲁棒性和适应性。
全参数化：1.54B参数，提供更丰富的模型表达能力。
多层和多头注意力机制：28层和12个查询头，2个键值头，增强模型的深度学习能力。
长上下文支持：支持长达32,768个token的上下文长度，适合处理长代码片段。
使用教程
1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct模型。
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2. 根据页面提供的代码示例，导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 设置模型名称为'Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct'，并加载模型和分词器。
4. 准备输入提示，如'write a quick sort algorithm'。
5. 使用tokenizer的apply_chat_template方法处理输入提示，并生成模型输入。
6. 调用模型的generate方法生成代码。
7. 使用tokenizer的batch_decode方法将生成的代码ID转换为文本形式。
8. 获取并检查生成的代码，根据需要进行调整或优化。
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