Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ

1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell 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. Basierend auf dem leistungsstarken Qwen2.5 wurde das Modell mit 5,5 Billionen Zeilen Quellcode, Textcode-Basis und synthetischen Daten trainiert, wodurch es im Bereich der Code-Fähigkeiten das neueste Niveau unter Open-Source-LLM erreicht. Es verbessert nicht nur die Codierungsfähigkeiten, sondern behält auch seine Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten.

Codegenerierung: Deutliche Verbesserung der Codegenerierung
Erstellung qualitativ hochwertigen Codes nach Anweisung.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik und -struktur
Unterstützung bei Codeanalyse und -optimierung.
Codereparatur: Erkennen von Fehlern im Code und Bereitstellung von Reparaturvorschlägen zur Verbesserung der Codequalität.
Vollständige Parameterabdeckung: Abdeckung von 6 gängigen Modellgrößen
um den Bedürfnissen verschiedener Entwickler gerecht zu werden.
Umfassende Anwendungsbasis: Geeignet für reale Anwendungen wie Code-Agenten zur Verbesserung der Codierungsfähigkeiten.
Hohe Leistung: Bei gleichzeitiger Beibehaltung hoher Leistung wurde die Modelquantisierung implementiert
um den Rechenbedarf des Modells zu reduzieren.

Zielgruppe sind Entwickler und Programmierer
insbesondere Fachleute
die im Projekt schnell Code generieren
verstehen und reparieren müssen. Die Modelle der Qwen2.5-Coder-Serie bieten eine leistungsstarke Code-Unterstützung
die Entwicklern hilft

Ein Entwickler generiert mit Qwen2.5-Coder den Code für einen Quicksort-Algorithmus.
Während der Codeüberprüfung werden mit Qwen2.5-Coder potenzielle Codefehler erkannt und Verbesserungsvorschläge gemacht.
Bei der Entwicklung neuer Funktionen wird Qwen2.5-Coder verwendet
um schnell Prototypcode zu erstellen und den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

1. Auf der Hugging Face-Website nach dem Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ-Modell suchen.
2. Die notwendigen Bibliotheken und Module anhand der auf der Seite bereitgestellten Codebeispiele importieren.
3. Mit AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer das Modell und den Tokenizer aus dem vortrainierten Modell laden.
4. Eine Eingabeaufforderung vorbereiten
z. B. das Schreiben eines Algorithmus oder die Lösung eines Programmierproblems.

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ Neueste Verkehrssituation

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ Besuchstrend

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ Geografische Verteilung der Besuche

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ 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