Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ

0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder ist die neueste Serie von Qwen-Large-Language-Modellen, die sich auf Codegenerierung, Code-Inferenz und Code-Reparatur konzentriert. Basierend auf den leistungsstarken Fähigkeiten von Qwen2.5 wurde das Modell durch Erweiterung der Trainings-Token auf 5,5 Billionen, einschließlich Quellcode, Textcode-Basis und synthetischen Daten, trainiert. Qwen2.5-Coder-32B ist derzeit eines der fortschrittlichsten Open-Source Code-LLMs und seine Codierfähigkeiten entsprechen denen von GPT-4o. Dieses Modell ist eine auf 4 Bit mit AWQ quantisierte, instruktionsoptimierte Version mit 0,5 Milliarden Parametern. Es zeichnet sich durch kausale Sprachmodellierung, Pre- und Post-Training sowie die Transformers-Architektur aus.

Codegenerierung: Deutlich verbesserte Codegenerierung
um die Bedürfnisse verschiedener Entwickler zu erfüllen.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik durch das Modell.
Codereparatur: Verbesserte Erkennung und Behebung von Codefehlern.
Umfassende Programmiergrundlagen: Verbesserte Codierfähigkeiten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten.
Kausales Sprachmodell: Geeignet zur Generierung kohärenter Code-Sequenzen.
AWQ 4-Bit-Quantisierung: Optimierung der Modellgröße und der Inferenzgeschwindigkeit.
Unterstützung langer Kontexte: Unterstützung von Kontextlängen bis zu 32.768 Token.

Zielgruppe sind Entwickler und Programmierer
insbesondere Fachleute
die effiziente Tools zur Codegenerierung
zum Codeverständnis und zur Code-Reparatur benötigen. Die Qwen2.5-Coder-Modellserie unterstützt Entwickler durch leistungsstarke Codegenerierungs- und -verständnisfunktionen bei der Verbesserung der Programmier-Effizienz und -Qualität.

Entwickler generieren mit Qwen2.5-Coder Code für Sortieralgorithmen.
Softwareentwickler verwenden das Modell
um Fehler in vorhandenem Code zu beheben.
Im Programmierunterricht verwenden Lehrer das Modell
um Schüler beim Verständnis der Codelogik zu unterstützen.

1. Zugriff auf die Hugging Face-Plattform und Suche nach dem Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ-Modell.
2. Importieren Sie AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer gemäß den auf der Seite angegebenen Code-Schnipseln.
3. Laden Sie das Modell und den Tokenizer mit dem Modellnamen.
4. Bereiten Sie die Eingabe-Aufforderung vor
z. B. das Schreiben eines Quicksort-Algorithmus.

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Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ Neueste Verkehrssituation

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Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ Alternativen

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — 0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell 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-GPTQ-Int8 — 0,5 Milliarden Parameter großes, instruktiv feinabgestimmtes Modell aus 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-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-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

Qwen2.5-Coder-14B — Großes Sprachmodell zur Codegenerierung und -analyse