Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct

Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeRaisonnement sur le code

Qwen2.5-Coder est la dernière série de modèles linguistiques de grande taille Qwen, spécialisée dans la génération, le raisonnement et la correction de code. S'appuyant sur les capacités puissantes de Qwen2.5, ce modèle a été entraîné sur 5,5 billions de lignes de code source, de code textuel et de données synthétiques, ce qui en fait l'un des meilleurs modèles de génération de code open source. Ses capacités de codage sont comparables à celles de GPT-4o. Il améliore non seulement les capacités de codage, mais conserve également ses avantages en mathématiques et en capacités générales, offrant une base plus complète pour des applications pratiques telles que les agents de codage.

Génération de code : amélioration significative de la génération de code
prenant en charge plusieurs langages de programmation.
Raisonnement sur le code : capable de comprendre et de raisonner la logique et les fonctionnalités du code.
Correction de code : identification et correction des erreurs et défauts dans le code.
Prise en charge des bases de code source et textuel : entraînement sur un ensemble de données à grande échelle pour améliorer les capacités de généralisation du modèle.
Entraînement sur des données synthétiques : amélioration de la robustesse et de l'adaptabilité du modèle grâce aux données synthétiques.
Paramétrage complet : 1
54 milliard de paramètres
offrant une capacité d'expression du modèle plus riche.
Mécanismes d'attention multicouche et multi-têtes : 28 couches et 12 têtes de requête

Ce modèle cible les développeurs et les programmeurs
en particulier les professionnels qui ont besoin de générer
de comprendre et de corriger rapidement du code dans leurs projets. Qwen2.5-Coder permet d'améliorer considérablement l'efficacité du développement et de réduire les erreurs de codage
devenant ainsi un précieux assistant pour les développeurs.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder pour générer rapidement le code d'un algorithme de tri.
Un ingénieur logiciel utilise le modèle pour corriger des bogues dans une base de code existante.
Dans le domaine de l'éducation à la programmation
un professeur utilise ce modèle pour fournir aux étudiants des exemples de code et des exercices.

1. Accédez au site web Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct.
2. Importez AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer en suivant les exemples de code fournis sur la page.
3. Définissez le nom du modèle sur 'Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct' et chargez le modèle et le tokenizer.
4. Préparez l'invite d'entrée
par exemple : 'écrire un algorithme de tri rapide'.

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