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

Qwen2.5-Coderシリーズの1.5Bパラメーター命令微調整モデル

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、コード生成、コード推論、コード修正のために設計されたQwen大規模言語モデルの最新シリーズです。強力なQwen2.5をベースに、トレーニングトークンを5.5兆に増やし、ソースコード、テキストコードベース、合成データなどを含めることで、Qwen2.5-Coder-32Bは現在最先端のオープンソースコード大規模言語モデルとなり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルは1.5Bパラメーターの命令微調整バージョンで、GGUF形式を採用し、因果言語モデル、事前トレーニングと事後トレーニング段階、Transformersアーキテクチャなどの特徴を備えています。

コード生成：ソースコード生成、テキストコードベース、合成データなどを含め、コード生成能力を大幅に向上させます。
コード推論：コードのロジックと構造に対するモデルの理解能力を高めます。
コード修正：コード内のエラーや欠陥を識別し、修正するモデルの能力を向上させます。
幅広い用途：コードエージェントなどの実際のアプリケーションシナリオに適用でき、コーディング能力の向上だけでなく、数学的能力や一般的な能力も維持します。
モデルパラメーター：1.54Bパラメーター（非埋め込みパラメーターは1.31B）、28層、Qには12個のAttention Head、KVには2個のAttention Headを使用。
コンテキストの長さ：最大32
768トークンに対応し、現在長シーケンス処理に対応するモデルの一つです。
量子化：q2_K、q3_K_M、q4_0、q4_K_M、q5_0、q5_K_M、q6_K、q8_0など、複数の量子化レベルに対応しています。

開発者やプログラマー、特にプロジェクトでコードの迅速な生成、理解、修正が必要なプロフェッショナルを対象としています。Qwen2.5-Coderは強力なコード生成と推論能力を提供することにより、開発者の作業効率向上、コーディングエラーの削減、開発プロセスの高速化に役立ちます。

開発者がQwen2.5-Coderを使用してコードの自動補完を行い、コーディング効率を向上させます。
コードレビューにおいて、Qwen2.5-Coderを使用して潜在的なコードの欠陥やエラーを特定します。
教育環境において、Qwen2.5-Coderを教育ツールとして使用し、学生がプログラミングの概念を理解し学ぶのを支援します。

1. モデルのダウンロードと実行のために、huggingface_hubとllama.cppをインストールします。
2. huggingface-cliを使用して必要なGGUFファイルをダウンロードします。
3. 公式ガイドに従ってllama.cppをインストールし、最新バージョンを使用していることを確認します。
4. llama-cliを使用してモデルを起動し、指定されたコマンドラインパラメーターで構成します。
5. チャットモードでモデルを実行し、チャットボットのようなインタラクティブなエクスペリエンスを実現します。

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