Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ

Qwen2.5-Coderシリーズの0.5Bパラメータコード生成モデル

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。Qwen2.5の強力な能力を基盤とし、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む5.5兆トークンに拡張トレーニングすることで、Qwen2.5-Coder-32Bは現在最先端のオープンソースコードLLM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AWQ量子化された4ビット指令調整済み0.5Bパラメータバージョンであり、因果言語モデル、事前学習と事後学習、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：コード生成能力を大幅に向上させ、様々な開発者のニーズに対応します。
コード推論：コードロジックに対するモデルの理解能力を強化します。
コード修正：コードエラーの検出と修正能力を向上させます。
包括的なプログラミング基礎：コーディング能力を強化するだけでなく、数学と一般的な能力の利点を維持します。
因果言語モデル：一貫性のあるコードシーケンスの生成に適しています。
AWQ 4ビット量子化：モデルサイズと推論速度を最適化します。
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をサポートします。

開発者やプログラマー、特に効率的なコード生成、理解、修正ツール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、強力なコード生成と理解能力を提供することで、開発者のプログラミング効率と品質向上を支援します。

開発者がQwen2.5-Coderを使用してソートアルゴリズムのコードを生成します。
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します。
プログラミング教育において、教師がモデルを使用して生徒がコードロジックを理解するのを支援します。

1. Hugging Faceプラットフォームにアクセスし、Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQモデルを検索します。
2. ページに表示されているコードスニペットに従って、AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerをインポートします。
3. モデル名を使用してモデルとトークナイザーを読み込みます。
4. クイックソートアルゴリズムの作成など、入力プロンプトを用意します。
5. tokenizerのapply_chat_templateメソッドを使用して入力メッセージを処理します。

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