Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8

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、コード推論、コード修正に特化しています。強力なQwen2.5をベースに、5.5兆個のソースコード、テキストコード関連付け、合成データなどを用いたトレーニングにより、現在のオープンソースコード言語モデルの中でもトップクラスの実力を誇ります。プログラミング能力の向上に加え、数学や汎用的な能力も維持しています。

コード生成：コード生成能力を大幅に向上させ、開発者がプログラミングタスクを迅速に実行できるよう支援します。
コード推論：コードロジックに対するモデルの理解を深め、コード分析の精度を向上させます。
コード修正：コード内のエラーを自動的に検出し修正し、コードの品質を向上させます。
全パラメーター規模対応：0.5億から32億パラメーターまでの様々なモデル規模を提供し、様々な開発者のニーズに対応します。
実用的なアプリケーション基盤：コードエージェントなどの実用的なアプリケーションに、より包括的な能力を提供します。
8ビット量子化：GPTQ 8ビット量子化技術を使用し、モデルのパフォーマンスとリソース消費を最適化します。
ロングコンテキストサポート：最大32768トークンのコンテキスト長に対応し、複雑なコードの処理に適しています。

開発者やプログラミング愛好家、特にコードの迅速な生成、理解、修正を必要とするプロフェッショナルを対象としています。強力なコード生成と理解能力を提供することで、開発効率とコード品質の向上を支援します。

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。
ソフトウェアエンジニアがモデルを使用して既存コードのバグを修正する。
プログラミング教育者がモデルを使用して、学生が複雑なプログラミング概念を理解するのを支援する。

1. Hugging Faceプラットフォームにアクセスし、Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8モデルを見つけます。
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.from_pretrained`メソッドを使用して、モデルとトークナイザーをロードします。
4. 特定の機能のコードリクエストなど、入力プロンプトを用意します。
5. `model.generate`メソッドを使用し、`max_new_tokens`パラメーターを設定して、モデルでコードを生成します。

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