Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ

Grand modèle linguistique open source pour la génération de code

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeRaisonnement de code

Qwen2.5-Coder est une série de grands modèles linguistiques optimisés pour la génération de code, couvrant 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. Qwen2.5-Coder présente des améliorations notables dans la génération, le raisonnement et la correction de code. Basé sur le puissant Qwen2.5, l'entraînement a étendu les jetons à 5,5 billions, incluant du code source, du code textuel ancré et des données synthétiques, devenant ainsi l'un des modèles LLM de code open source les plus avancés. Ses capacités de codage sont comparables à celles de GPT-4o. De plus, Qwen2.5-Coder offre une base plus complète, adaptée à des applications telles que les agents de code dans le monde réel.

Génération de code : Amélioration significative de la capacité de génération de code
comparable aux capacités de codage de GPT-4o.
Raisonnement de code : Amélioration de la capacité de compréhension du code
aidant les développeurs à mieux comprendre et optimiser le code.
Correction de code : Aide les développeurs à identifier et corriger les erreurs dans le code.
Prise en charge de longs textes : Prise en charge du traitement de longs textes jusqu'à 128 000 jetons.
Quantification AWQ : Utilisation de la technique de quantification AWQ 4 bits pour optimiser les performances et l'efficacité du modèle.
Configurations multi-paramètres : Comprend une configuration complexe de 64 couches
40 têtes de requête et 8 têtes KV.
Open source : En tant que modèle open source

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ cible les développeurs et les passionnés de programmation
en particulier les professionnels qui doivent traiter de grandes quantités de code et de longs textes. Les capacités de génération
de raisonnement et de correction de code du modèle peuvent les aider à améliorer leur efficacité de développement
à optimiser la qualité du code
et la prise en charge des longs textes le rend plus pratique pour gérer les grands projets.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder pour générer du code pour l'algorithme de tri rapide.
Un ingénieur logiciel utilise le modèle pour corriger des erreurs dans le code existant.
Des chercheurs utilisent le modèle pour effectuer une analyse et des recherches de code à grande échelle.

1. Accédez au site Web de Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ.
2. Importez les bibliothèques et les modules nécessaires en suivant les extraits de code fournis sur la page.
3. Chargez le modèle et le tokenizer à l'aide des méthodes AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer.from_pretrained.
4. Préparez l'invite d'entrée
par exemple

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Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction optimisé de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — Modèle linguistique de génération de code de 7 milliards de paramètres

Rapport technique Qwen2.5-Coder — Série de rapports techniques Qwen2.5-Coder

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