Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ

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,通过扩展训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为AWQ量化的4位指令调整0.5B参数版本,具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。

需求人群:

"目标受众为开发者和编程人员,特别是那些需要高效代码生成、理解和修复工具的专业人士。Qwen2.5-Coder系列模型通过提供强大的代码生成和理解能力,帮助开发者提高编程效率和质量。"

使用场景示例:

开发者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。

编程教育中,教师使用模型来辅助学生理解代码逻辑。

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能力。

代码修复:提高代码错误检测和修复的能力。

全面的编程基础:不仅增强编码能力,还保持了数学和通用能力的优势。

因果语言模型:适用于生成连贯的代码序列。

AWQ 4-bit量化:优化模型大小和推理速度。

长上下文支持:支持长达32,768个token的上下文长度。

使用教程:

1. 访问Hugging Face平台并搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ模型。

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的apply_chat_template方法处理输入消息。

6. 将处理后的文本转换为模型输入。

7. 使用model.generate方法生成代码。

8. 将生成的代码ID转换为文本形式,获取最终的代码输出。

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