Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4

Modelo de generación de código de 1.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Producto ComúnProgramaciónGeneración de códigoRazonamiento de código

Qwen2.5-Coder es la última serie de modelos de lenguaje grande Qwen, centrada en la generación, razonamiento y corrección de código. Basado en el potente Qwen2.5, el modelo se entrenó con 5,5 billones de líneas de código fuente, asociaciones entre código y texto, y datos sintéticos, convirtiéndose en uno de los mejores modelos de código abierto para lenguajes de programación. Su capacidad de codificación es comparable a la de GPT-4. Además, Qwen2.5-Coder cuenta con una base de aplicaciones del mundo real más completa, como agentes de código, lo que no solo mejora su capacidad de codificación, sino que también mantiene sus ventajas en matemáticas y capacidades generales.

Generación de código: Mejora notablemente la capacidad de generar código de alta calidad según las necesidades.
Razonamiento de código: Mejora la capacidad de razonamiento de código
ayudando a comprender la lógica y la estructura del código.
Corrección de código: Mejora la capacidad de corregir errores en el código.
Amplia compatibilidad con lenguajes de programación: Cubre una variedad de lenguajes de programación principales para satisfacer las necesidades de diferentes desarrolladores.
Alto rendimiento: 1.54B de parámetros
estructura de red de 28 capas
ofreciendo un potente rendimiento.
Cuantificación de 4 bits: Utiliza la técnica de cuantificación GPTQ de 4 bits para optimizar el tamaño del modelo y la velocidad de inferencia.
Compatibilidad con textos largos: Admite una longitud de contexto de hasta 32.768 tokens.

El público objetivo son desarrolladores
aficionados a la programación y profesionales que necesitan asistencia para la codificación. La serie de modelos Qwen2.5-Coder
con su potente capacidad de generación y razonamiento de código
es especialmente adecuada para desarrolladores que necesitan generar
comprender y corregir código rápidamente

Un desarrollador utiliza Qwen2.5-Coder para generar el código de un algoritmo de ordenamiento rápido.
Un educador en programación utiliza el modelo para explicar la lógica del código y ayudar a los estudiantes a comprender los algoritmos.
Una empresa utiliza el modelo para automatizar la revisión de código
mejorando la calidad del código y la eficiencia del desarrollo.

1. Instale la biblioteca transformers de Hugging Face y asegúrese de que la versión sea la correcta.
2. Cargue el modelo y el tokenizador utilizando AutoModelForCausalLM y AutoTokenizer.
3. Prepare la entrada
como una solicitud de código para una función específica.
4. Genere código utilizando el modelo; puede ajustar los parámetros para controlar la longitud y la calidad del código generado.

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 Alternativas

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modelo de generación de código de 1.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — Modelo de generación de código de 1.5B parámetros perteneciente a la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modelo de instrucción de 3B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — Modelo de instrucción ajustado de 3B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modelo de lenguaje de código abierto para generación de código con 3200 millones de parámetros.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Modelo de generación de código de 0.5B parámetros con ajuste de instrucciones de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — Modelo de generación de código de 1.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modelo de instrucción de 0.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Modelo de ajuste de instrucciones de 0.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — Modelo de ajuste de instrucciones de 1.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

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