Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Modelo de generación de código de 14B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Producto ComúnProgramaciónGeneración de códigoInferencia de código

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct es un gran modelo de lenguaje de la serie Qwen2.5-Coder, especializado en la generación, inferencia y reparación de código. Basado en el potente Qwen2.5, este modelo ha sido entrenado con 5.5 billones de tokens, incluyendo código fuente, código con contexto textual, y datos sintéticos, representando lo último en tecnología de LLM de código abierto. No solo mejora la capacidad de codificación, sino que también mantiene sus ventajas en matemáticas y capacidades generales, además de soportar contextos largos de hasta 128K tokens.

Generación de código: Mejora notablemente la capacidad de generación de código
equiparable a la de GPT-4 en codificación.
Inferencia de código: Aumenta la capacidad de comprensión de la lógica y estructura del código.
Reparación de código: Mejora la detección y corrección de errores en el código.
Soporte de contexto largo: Admite contextos largos de hasta 128K tokens
ideal para el manejo de grandes bases de código.
Basado en Transformers: Emplea la arquitectura transformers
incluyendo RoPE
SwiGLU
RMSNorm y sesgos en la atención QKV.

El público objetivo son desarrolladores y programadores
especialmente aquellos profesionales que trabajan con grandes cantidades de código y proyectos complejos. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct proporciona una potente asistencia para la codificación
ayudándoles a mejorar la eficiencia y la calidad del código.

Un desarrollador utiliza Qwen2.5-Coder-14B-Instruct para generar el código de un algoritmo de ordenamiento rápido.
Un ingeniero de software utiliza el modelo para corregir errores en un código existente.
Un científico de datos utiliza el modelo para optimizar el código y mejorar el rendimiento al trabajar con conjuntos de datos a gran escala.

1. Accede al sitio web de Hugging Face y busca el modelo Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.
2. Importa AutoModelForCausalLM y AutoTokenizer según los fragmentos de código proporcionados en la página.
3. Carga el modelo y el tokenizador utilizando el nombre del modelo.
4. Prepara la indicación de entrada
por ejemplo

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