Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ

Qwen2.5-Coder是一系列特定于代码的大型语言模型,覆盖了从0.5亿到32亿参数的不同模型大小,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,该模型还支持长达128K令牌的长上下文,并采用AWQ 4-bit量化技术,以提高模型的效率和性能。

需求人群:

"目标受众为开发者和编程人员,特别是那些需要处理大量代码和复杂项目的人员。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ通过提供强大的代码生成、推理和修复功能,帮助他们提高开发效率,减少错误,并优化代码质量。"

使用场景示例:

开发者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代码。

在处理大型软件项目时,利用长上下文支持来维护代码的连贯性。

在代码审查过程中,使用代码修复功能来识别和修正潜在的bug。

产品特色:

代码生成:显著提升代码生成能力,帮助开发者快速实现代码逻辑。

代码推理:增强模型对代码逻辑的理解,提高代码分析的准确性。

代码修复:辅助开发者发现并修复代码中的错误。

长上下文支持:支持长达128K令牌的长上下文,适合处理大型代码库。

AWQ 4-bit量化:提高模型的运行效率和降低资源消耗。

预训练与后训练:模型经过预训练和后训练,以优化性能。

多种编码技术:采用transformers架构,包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。

使用教程:

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-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.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,得到最终的代码输出。

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