Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ

Qwen2.5-Coderシリーズの1.5Bパラメーターコード生成モデル

一般製品プログラミングコード生成コード推論

Qwen2.5-Coderは、Qwen大規模言語モデルの最新シリーズであり、コード生成、推論、修正のために設計されています。強力なQwen2.5をベースとしており、5.5兆個のソースコード、テキストコードベース、合成データなどを用いてトレーニングされたため、コード能力においてオープンソースコードLLMの最新レベルに達しています。コーディング能力の向上だけでなく、数学や一般的な能力における優位性も維持しています。

コード生成：コード生成能力が大幅に向上し、指示に従って高品質なコードを生成できます。
コード推論：コードのロジックと構造に対する理解が強化され、コード分析と最適化に役立ちます。
コード修正：コード内のエラーを識別し、修正案を提供することで、コードの品質を向上させます。
全パラメーター対応：6種類の主流モデルサイズに対応し、様々な開発者のニーズを満たします。
幅広いアプリケーションベース：コードエージェントなど、現実世界のアプリケーション、エンハンスドコーディング能力に適用可能です。
高性能：高性能を維持しながら、モデルの量子化を実現し、モデルの計算需要を削減しました。
ロングコンテキストサポート：最大32
768トークンのコンテキスト長に対応し、長いコード断片の処理に適しています。

開発者やプログラマー、特にプロジェクトにおいて迅速なコード生成、理解、修正が必要な専門家を対象としています。Qwen2.5-Coderシリーズのモデルは強力なコード支援を提供し、開発者の生産性とコードの品質向上に役立ちます。

開発者がQwen2.5-Coderを使用してクイックソートアルゴリズムのコードを生成する。
コードレビュー中に、Qwen2.5-Coderを使用して潜在的なコードエラーを特定し、改善策を提案する。
新機能の開発時に、Qwen2.5-Coderを利用してプロトタイプコードを迅速に構築し、開発プロセスを加速する。

1. Hugging Faceウェブサイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQモデルを検索します。
2. ページに記載されているコード例に従って、必要なライブラリとモジュールをインポートします。
3. AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用して、事前学習済みモデルからモデルとトークナイザーを読み込みます。
4. アルゴリズムの作成やプログラミング問題の解決など、入力プロンプトを用意します。
5. トークナイザーを使用して入力プロンプトを処理し、モデル入力を作成します。

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