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

1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder ist die neueste Serie von großen Sprachmodellen von Qwen, die speziell für die Codegenerierung, Code-Inferenz und Codekorrektur entwickelt wurde. Basierend auf dem leistungsstarken Qwen2.5 und durch Erhöhung der Trainings-Token auf 5,5 Billionen, einschließlich Quellcode, Textcodebasis und synthetischer Daten, ist Qwen2.5-Coder-32B zum derzeit fortschrittlichsten Open-Source-Code-Sprachmodell geworden, dessen Codierungsfähigkeiten mit GPT-4o vergleichbar sind. Dieses Modell ist eine instruktiv feinabgestimmte Version mit 1,5 Milliarden Parametern im GGUF-Format und zeichnet sich durch Eigenschaften wie kausales Sprachmodell, Pre-Training und Post-Training-Phasen sowie Transformers-Architektur aus.

Codegenerierung: Deutliche Verbesserung der Codegenerierung
einschließlich Quellcodegenerierung
Textcodebasis und synthetischer Daten.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik und -struktur.
Codekorrektur: Erhöhte Fähigkeit zur Erkennung und Behebung von Fehlern und Mängeln im Code.
Umfassende Anwendung: Geeignet für praktische Anwendungsszenarien wie Code-Agenten
verbessert nicht nur die Codierungsfähigkeit
sondern behält auch mathematische und allgemeine Fähigkeiten bei.
Modellparameter: 1
54 Milliarden Parameter

Zielgruppe sind Entwickler und Programmierer
insbesondere Fachleute
die im Projekt schnell Code generieren
verstehen und korrigieren müssen. Qwen2.5-Coder unterstützt Entwickler durch leistungsstarke Codegenerierung und -Inferenz bei der Steigerung der Effizienz
der Reduzierung von Codierfehlern und der Beschleunigung des Entwicklungsprozesses.

Entwickler verwenden Qwen2.5-Coder zur automatischen Codevervollständigung und Verbesserung der Codierungseffizienz.
Während der Codeüberprüfung wird Qwen2.5-Coder verwendet
um potenzielle Codefehler und -mängel zu erkennen.
Im Bildungsbereich dient Qwen2.5-Coder als Lehrmittel
das Schülern hilft

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. Installieren Sie llama.cpp gemäß der offiziellen Anleitung und achten Sie darauf
der neuesten Version zu folgen.

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