Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4
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Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct GPTQ Int4
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。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等,是目前开源代码语言模型中的佼佼者,其编码能力可与GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础,如代码代理等,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。
需求人群 :
目标受众为开发者、编程爱好者以及需要代码辅助的专业人士。Qwen2.5-Coder系列模型以其强大的代码生成和推理能力,特别适合需要快速生成、理解和修复代码的开发者,同时也适用于需要进行代码教学和学习的编程教育领域。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 45.8K
使用场景
开发者使用Qwen2.5-Coder生成一个快速排序算法的代码。
编程教育者利用模型解释代码逻辑,帮助学生理解算法。
企业使用模型自动化代码审查,提高代码质量和开发效率。
产品特色
代码生成:显著提升代码生成能力,能够根据需求生成高质量的代码。
代码推理:增强代码推理能力,帮助理解代码逻辑和结构。
代码修复:提升代码修复能力,能够识别并修复代码中的错误。
全面的编程语言支持:覆盖多种主流编程语言,满足不同开发者的需求。
高性能:1.54B参数量,28层网络结构,提供强大的性能。
4-bit量化:使用GPTQ 4-bit量化技术,优化模型大小和推理速度。
长文本支持:支持长达32,768个token的上下文长度。
开源:模型基于Apache-2.0许可开源,方便社区使用和贡献。
使用教程
1. 安装Hugging Face的transformers库,并确保版本符合要求。
2. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载模型和分词器。
3. 准备输入提示,例如编写一个特定功能的代码请求。
4. 使用模型生成代码,可以通过调整参数来控制生成的代码长度和质量。
5. 分析生成的代码,根据需要进行调整和优化。
6. 将生成的代码集成到项目中,或用于教学和学习目的。
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