Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4

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

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder ist die neueste Serie von großen Sprachmodellen von Qwen, speziell entwickelt für die Codegenerierung, -inferenz und -reparatur. Das Modell basiert auf Qwen2.5 und erweitert die Trainings-Token auf 5,5 Billionen, darunter Quellcode, Textcode-Basis und synthetische Daten. Qwen2.5-Coder-32B ist derzeit eines der führenden Open-Source-Code-LLMs und seine Codierfähigkeiten entsprechen denen von GPT-4o. Dieses Modell ist ein GPTQ-quantisiertes 4-Bit-Instruktions-Feinabstimmungsmodell mit 3 Milliarden Parametern von Qwen2.5-Coder und zeichnet sich durch Eigenschaften wie kausales Sprachmodell, Pre-Training- und Post-Training-Phase sowie Transformer-Architektur aus.

Codegenerierung: Deutliche Verbesserung der Codegenerierung
um Entwickler bei der schnellen Umsetzung von Programmieraufgaben zu unterstützen.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik
um die Fähigkeiten zur Codeanalyse und -inferenz zu steigern.
Codereparatur: Unterstützung von Entwicklern bei der Lokalisierung und Behebung von Fehlern im Code zur Verbesserung der Codequalität.
Abdeckung der gesamten Parameterskala: Bereitstellung verschiedener Modellgrößen von 0
5 bis 32 Milliarden Parametern
um den Bedürfnissen verschiedener Entwickler gerecht zu werden.
Fundament für praktische Anwendungen: Stärkung der Fähigkeiten des Modells in Mathematik und allgemeinen Bereichen
um eine solide Grundlage für praktische Anwendungen zu schaffen.

Zielgruppe sind Softwareentwickler
Programmierbegeisterte und Forscher
die Code generieren
Inferenzen durchführen und reparieren müssen. Die Modelle der Qwen2.5-Coder-Serie können die Programmier-Effizienz deutlich steigern
die Entwicklungszeit verkürzen und gleichzeitig bei der Lösung komplexer Programmierprobleme helfen. Sie sind ein wertvoller Assistent für Entwickler und Forscher.

Ein Entwickler generiert mit Qwen2.5-Coder den Code für einen Sortieralgorithmus.
Ein Forscher nutzt das Modell zur logischen Inferenz und Analyse eines bestimmten Codeabschnitts.
Ein Softwareentwickler verwendet das Modell
um Fehler im bestehenden Code zu beheben und die Code-Stabilität zu verbessern.

1. Rufen Sie die Hugging Face Plattform auf und suchen Sie nach dem Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4-Modell.
2. Importieren Sie gemäß den auf der Seite bereitgestellten Codebeispielen die notwendigen Bibliotheken
wie z. B. transformers und torch.
3. Laden Sie das Modell und den Tokenizer mit den Methoden AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer.from_pretrained.
4. Bereiten Sie die Eingabeprompt vor

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Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 Neueste Verkehrssituation

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Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 Alternativen

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

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

AI21-Jamba-Large-1.6 — AI21 Jamba Large 1.6 ist ein leistungsstarkes Basismodell mit einer hybriden SSM-Transformer-Architektur, das auf die Verarbeitung langer Texte und effizientes Inferencing spezialisiert ist.