Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

Modèle linguistique de génération de code de 7 milliards de paramètres

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeInférence de code

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct est un grand modèle linguistique spécifique au code de la série Qwen2.5-Coder. Il couvre six tailles de modèles principales (0,5, 1,5, 3, 7, 14 et 32 milliards de paramètres) afin de répondre aux besoins des différents développeurs. Ce modèle affiche une amélioration significative en matière de génération, d'inférence et de correction de code. Basé sur le puissant Qwen2.5, son entraînement a étendu les jetons à 5,5 billions, incluant le code source, les bases de code textuelles et les données synthétiques. Qwen2.5-Coder-32B est devenu le LLM de code open source le plus avancé actuellement, ses capacités de codage étant comparables à celles de GPT-4o. De plus, ce modèle prend en charge des contextes longs allant jusqu'à 128 000 jetons, fournissant une base plus complète pour des applications pratiques telles que les agents de code.

Génération de code : amélioration significative de la génération de code
prenant en charge plusieurs langages de programmation.
Inférence de code : capacité améliorée de compréhension du code
aidant les développeurs à raisonner la logique du code.
Correction de code : détection et correction automatiques des erreurs dans le code.
Prise en charge de contextes longs : prise en charge de contextes longs jusqu'à 128 000 jetons
adapté au traitement de grandes bases de code.
Basé sur l'architecture Transformers : utilisation de techniques de pointe telles que RoPE
SwiGLU
RMSNorm et le biais Attention QKV.

Le public cible est constitué de développeurs et de programmeurs
en particulier ceux qui doivent traiter de grandes quantités de code et des projets complexes. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct fournit des fonctionnalités avancées de génération
d'inférence et de correction de code
les aidant à améliorer leur efficacité de développement et la qualité de leur code.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder-7B-Instruct pour générer le code d'un algorithme de tri rapide.
Un ingénieur logiciel utilise le modèle pour corriger des bogues dans une base de code existante.
Un data scientist utilise le modèle pour générer du code de traitement et d'analyse de données.

1. Accédez à la plateforme Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-7B-Instruct.
2. Importez AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer en suivant les extraits de code fournis sur la page.
3. Chargez le modèle et le tokenizer en utilisant le nom du modèle.
4. Préparez une invite d'entrée
par exemple une demande de code pour une fonction spécifique.

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