Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4

Qwen2.5-Coderシリーズの1.5Bパラメーター規模のコード生成モデル

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、合成データなどを含むトレーニングを行い、現在、オープンソースのコード言語モデルの中でもトップクラスの実力を誇り、そのコーディング能力はGPT-4に匹敵します。さらに、コードエージェントなど、より包括的な現実世界のアプリケーション基盤も備えており、コーディング能力の向上だけでなく、数学や汎用能力における優位性も維持しています。

コード生成：コード生成能力を大幅に向上させ、ニーズに基づいて高品質のコードを生成できます。
コード推論：コード推論能力を強化し、コードのロジックと構造の理解を支援します。
コード修正：コード修正能力を向上させ、コード内のエラーを検出して修正できます。
包括的なプログラミング言語サポート：様々な主要なプログラミング言語に対応し、多様な開発者のニーズを満たします。
高性能：1.54Bパラメーター、28層のネットワーク構造により、強力な性能を提供します。
4ビット量子化：GPTQ 4ビット量子化技術を使用して、モデルサイズと推論速度を最適化しています。
長文サポート：最大32
768トークンのコンテキスト長をサポートします。
オープンソース：Apache-2.0ライセンスに基づいてオープンソース化されており、コミュニティによる利用と貢献が容易です。

開発者、プログラミング愛好家、コード支援を必要とする専門家を対象としています。Qwen2.5-Coderシリーズモデルは、その強力なコード生成と推論能力により、コードの迅速な生成、理解、修正が必要な開発者にとって特に適しており、コードの教育や学習が必要なプログラミング教育分野にも適しています。

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。
プログラミング教育者がモデルを利用してコードロジックを説明し、学生がアルゴリズムを理解するのを支援する。
企業がモデルを使用してコードレビューを自動化し、コードの品質と開発効率を向上させる。

1. Hugging Faceのtransformersライブラリをインストールし、バージョンが要件を満たしていることを確認します。
2. AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用して、モデルとトークナイザーを読み込みます。
3. 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。
4. モデルを使用してコードを生成します。パラメーターを調整することで、生成されるコードの長さと品質を制御できます。
5. 生成されたコードを分析し、必要に応じて調整および最適化します。

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