Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4

Offenes, 32 Milliarden Parameter umfassendes Code-generierendes Sprachmodell

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 ist ein auf Qwen2.5 basierendes, großes Sprachmodell zur Codegenerierung mit 32,5 Milliarden Parametern. Es unterstützt die Verarbeitung langer Texte mit bis zu 128.000 Tokens. Das Modell zeigt deutliche Verbesserungen in der Codegenerierung, -inferenz und -reparatur und ist derzeit eines der führenden Open-Source-Sprachmodelle für Code. Es verbessert nicht nur die Codierfähigkeiten, sondern behält auch seine Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten.

Codegenerierung: Deutlich verbesserte Codegenerierung
vergleichbar mit der Codierfähigkeit von GPT-4.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik und -struktur.
Codereparatur: Verbesserte Fähigkeit
Fehler oder Schwachstellen im Code zu erkennen und zu beheben.
Unterstützung langer Texte: Unterstützung der Verarbeitung langer Texte mit bis zu 128.000 Tokens.
4-Bit-Quantisierung: Verwendung der GPTQ-Technik zur 4-Bit-Quantisierung zur Optimierung der Modellleistung und -effizienz.
Mehrsprachige Unterstützung: Unterstützt hauptsächlich Englisch und eignet sich für Code-Schreibaufgaben und verwandte Aufgaben.
Pre- und Fine-Tuning: Kombination aus Pre-Training und Fine-Tuning zur Leistungssteigerung des Modells.

Das Modell richtet sich an Entwickler und Programmierer
insbesondere an Fachleute
die Code schreiben
verstehen und warten müssen. Es hilft ihnen
schnell Code zu generieren

Ein Entwickler verwendet das Modell
um Code für einen Sortieralgorithmus zu generieren.
Ein Softwareentwickler verwendet das Modell
um Fehler in vorhandenem Code zu beheben.
Im Programmierunterricht verwendet ein Lehrer das Modell

1. Rufen Sie die Hugging Face-Website auf und suchen Sie nach dem Modell Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4.
2. Importieren Sie anhand der auf der Seite bereitgestellten Codebeispiele die notwendigen Bibliotheken und Module.
3. Laden Sie das Modell und den Tokenizer mit AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer.
4. Bereiten Sie die Eingabeprompt vor
z. B. eine Anfrage zum Schreiben von Code für eine bestimmte Funktion.

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Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 Neueste Verkehrssituation

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