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Qwen2.5 Coder 0.5B Instruct GPTQ Int8
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，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还为真实世界应用提供了更全面的基础，如代码代理，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 :
目标受众为开发者和编程人员，特别是那些需要在软件开发过程中生成、推理和修复代码的专业人士。Qwen2.5-Coder通过提供强大的代码生成和理解能力，帮助他们提高开发效率和代码质量。
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。
在代码调试过程中，Qwen2.5-Coder帮助开发者定位并修复潜在的代码错误。
Qwen2.5-Coder作为代码代理，自动完成一些重复性的代码编写任务，提高开发效率。
产品特色
代码生成：显著提升代码生成能力，满足不同开发者的需求。
代码推理：增强模型对代码逻辑的理解，提高代码推理能力。
代码修复：帮助开发者发现并修复代码中的错误。
代码代理：为真实世界应用提供更全面的基础，增强编码能力。
数学和通用能力：保持在数学和通用能力方面的优势。
GPTQ 8-bit量化：优化模型性能，减少模型大小，提高推理速度。
全32,768令牌上下文长度：支持更长的代码段处理。
基于Transformers架构：采用先进的Transformers架构，提高模型性能。
使用教程
1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8模型。
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2. 根据页面提供的代码片段，导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用模型名称加载模型和分词器。
4. 准备输入提示，例如编写一个快速排序算法。
5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法处理输入提示。
6. 将处理后的文本输入模型，生成代码。
7. 使用tokenizer.batch_decode方法将生成的代码ID转换为文本。
8. 获取并检查生成的代码，以确保其满足需求。
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