Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4

Modèle de langage de génération de code open source à 3,2 milliards de paramètres

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeInférence de code

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 est un grand modèle linguistique de génération de code basé sur Qwen2.5, doté de 3,25 milliards de paramètres. Il prend en charge le traitement de longs textes, jusqu'à 128 000 jetons. Ce modèle présente des améliorations significatives en matière de génération de code, d'inférence de code et de correction de code, et se positionne parmi les meilleurs modèles de code open source actuels. Il renforce non seulement les capacités de codage, mais conserve également ses avantages en mathématiques et en capacités générales.

Génération de code : Amélioration significative de la capacité de génération de code
atteignant les performances de codage de GPT-4o.
Inférence de code : Amélioration de la compréhension de la logique et de la structure du code.
Correction de code : Capacité améliorée d'identification et de correction des erreurs ou vulnérabilités du code.
Prise en charge des longs textes : Prise en charge du traitement de longs textes jusqu'à 128 000 jetons.
Quantification 4 bits : Utilisation de la technique GPTQ pour la quantification 4 bits
optimisant les performances et l'efficacité du modèle.
Prise en charge multilingue : Principalement en anglais
adapté à la rédaction de code et aux tâches connexes.
Pré-entraînement et entraînement fin : Combinaison des phases de pré-entraînement et d'entraînement fin pour améliorer les performances du modèle.

Ce modèle cible les développeurs et les programmeurs
notamment les professionnels chargés de la rédaction
de la compréhension et de la maintenance de code. Il peut les aider à générer rapidement du code
à améliorer leur efficacité de développement
à réduire les erreurs et à gérer des tâches de programmation complexes.

Un développeur utilise ce modèle pour générer le code d'un algorithme de tri.
Un ingénieur logiciel utilise le modèle pour corriger des erreurs dans du code existant.
Dans l'enseignement de la programmation
un professeur utilise le modèle pour expliquer la logique d'un code et faciliter l'apprentissage.

1. Accédez au site Web Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4.
2. Importez les bibliothèques et les modules nécessaires en suivant les exemples de code fournis sur la page.
3. Chargez le modèle et le tokenizer à l'aide de AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer.
4. Préparez l'invite d'entrée
par exemple une demande de génération de code pour une fonction spécifique.

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