Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF

3B-Parameter-Instruktions-feingetuntes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder ist die neueste Serie von großen Sprachmodellen von Qwen, die sich auf Codegenerierung, Code-Inferenz und Code-Reparatur konzentriert. Basierend auf dem leistungsstarken Qwen2.5 wurde die Trainings-Token-Anzahl auf 5,5 Billionen erweitert und umfasst Quellcode, Text-Code-Grounding und synthetische Daten. Qwen2.5-Coder-32B hat sich als derzeit fortschrittlichstes Open-Source-Code-Sprachmodell etabliert und seine Codierfähigkeiten sind mit GPT-4o vergleichbar. Das Modell bietet eine umfassendere Grundlage für praktische Anwendungen wie Code-Agenten, verbessert nicht nur die Codierfähigkeiten, sondern behält auch seine Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten.

Codegenerierung: Deutlich verbesserte Codegenerierung
um Entwicklern die schnelle Implementierung von Codelogik zu ermöglichen.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik durch das Modell
um die Genauigkeit der Codeanalyse zu erhöhen.
Codereparatur: Unterstützung von Entwicklern bei der Identifizierung und Behebung von Fehlern im Code
um die Codequalität zu verbessern.
Unterstützung der Verarbeitung langer Sequenzen: Unterstützung von Kontextlängen bis zu 32.768 Token
geeignet für die Bearbeitung großer Code-Repositories.
Mehrere quantisierte Versionen: Bereitstellung von quantisierten Versionen von 2-Bit bis 8-Bit
um verschiedenen Leistungs- und Ressourcenanforderungen gerecht zu werden.

Die Zielgruppe sind Entwickler
Programmierbegeisterte und Softwareentwickler. Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF eignet sich aufgrund seiner leistungsstarken Codegenerierungs- und Inferenzfähigkeiten besonders gut für große Projekte
bei denen komplexe Codelogik verarbeitet
Code optimiert und gewartet werden muss.

Entwickler verwenden Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF
um neue Codemodule zu generieren und die Entwicklungseffizienz zu steigern.
Softwareentwickler verwenden das Modell
um Fehler im bestehenden Code zu beheben und die Debugging-Zeit zu verkürzen.
Programmierbegeisterte lernen mithilfe des Modells die Best Practices für Code und verbessern ihre Programmierkenntnisse.

1. Installieren Sie huggingface_hub und llama.cpp
um das Modell herunterzuladen und auszuführen.
2. Laden Sie die benötigte GGUF-Datei mit huggingface-cli herunter.
3. Klonen Sie gemäß den Anweisungen in der Dokumentation das llama.cpp-Repository und installieren Sie es gemäß der offiziellen Anleitung.
4. Starten Sie das Modell mit llama-cli und legen Sie die entsprechenden Parameter für den Chat-Modus fest.

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Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF Traffic-Quellen

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF Alternativen

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — 3B-Parameter-Instruktions-feingetuntes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — Ein 1,5 Milliarden Parameter umfassendes Code-Generierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Ein 1,5 Milliarden Parameter umfassendes Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8 — 3 Milliarden Parameter umfassendes, instruktioniertes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ — Open-Source großes Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — 0.5B Parameter Codegenerierungsmodell mit Instruktionsfeinabstimmung aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct — 3B-Parameter-Instruktions-Feinabstimmungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder — Neues, offenes Codemodell zur Steigerung der Programmierproduktivität.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — 0,5 Milliarden Parameter großes, instruktiv feinabgestimmtes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — 0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Ein 0,5-Milliarden-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie mit Instruktionsfeinabstimmung.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — 0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — 3B-Parameter-Instruktions-Feinabstimmungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ — Großes Sprachmodell für die Open-Source-Codegenerierung und -Inferenz

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8 — Open-Source-Sprachmodell für die Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — Offenes, 32 Milliarden Parameter umfassendes Code-generierendes Sprachmodell

Qwen2.5-Coder-0.5B — 0.5B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B — Das umfangreichste Open-Source-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Open-Source-Großsprachemodell für die Codegenerierung

DeepSeek-Coder-V2 — Open-Source Code Sprachmodell zur Verbesserung der Programmierintelligenz.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — Open-Source-Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-3B — Ein 3B-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Codegenerierung und -verständnis.

Qwen2.5-Coder Technischer Bericht — Technischer Bericht zur Qwen2.5-Coder-Serie