Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Modèle de génération de code de 14 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeRaisonnement sur le code

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct est un grand modèle linguistique de la série Qwen2.5-Coder, spécialisé dans la génération, le raisonnement et la correction de code. Basé sur le puissant Qwen2.5, ce modèle a été entraîné sur 5,5 billions de jetons, incluant du code source, du code ancré textuellement et des données synthétiques, représentant ainsi la technologie la plus récente des LLM de code open source. Il améliore non seulement les capacités de codage, mais conserve également ses avantages en mathématiques et en capacités générales, et prend en charge les contextes longs jusqu'à 128 000 jetons.

Génération de code : amélioration significative de la capacité de génération de code
atteignant les performances de codage de GPT-4o.
Raisonnement sur le code : amélioration de la compréhension de la logique et de la structure du code.
Correction de code : amélioration de la détection et de la correction des erreurs de code.
Prise en charge des contextes longs : prise en charge de contextes longs jusqu'à 128 000 jetons
adapté au traitement de grandes bases de code.
Basé sur Transformers : utilise l'architecture Transformers
incluant RoPE
SwiGLU
RMSNorm et des biais QKV d'attention.

Ce modèle cible les développeurs et les programmeurs
notamment les développeurs professionnels qui doivent gérer des quantités importantes de code et des projets complexes. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct fournit une assistance de codage puissante pour améliorer leur efficacité et la qualité de leur code.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder-14B-Instruct pour générer le code d'un algorithme de tri rapide.
Un ingénieur logiciel utilise le modèle pour corriger les erreurs dans du code existant.
Un data scientist utilise le modèle pour optimiser le code et améliorer les performances lors du traitement d'ensembles de données à grande échelle.

1. Accédez au site web Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.
2. Importez AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer en utilisant les extraits de code fournis sur la page.
3. Chargez le modèle et le tokeniseur à l'aide du nom du modèle.
4. Préparez une invite d'entrée
par exemple

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