Qwen2.5-Coder-3B-Instruct

Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型

普通产品编程代码生成代码推理

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型，拥有3.09B参数，36层，16个注意力头（Q）和2个注意力头（KV），全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相匹配，为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。

代码生成：显著提升代码生成能力，帮助开发者快速实现代码逻辑。
代码推理：增强模型对代码逻辑的理解，提升代码推理的准确性。
代码修复：辅助开发者发现并修复代码中的错误。
全参数覆盖：覆盖了0.5B到32B的参数规模，满足不同开发者的需求。
多语言支持：主要支持英语，适合国际化开发团队。
高性能架构：采用transformers架构，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm等先进技术。
长上下文处理：支持长达32
768个令牌的上下文长度，适合处理复杂的代码场景。
开源模型：作为开源模型，便于社区贡献和进一步的研究开发。

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct模型的目标受众是开发者，尤其是那些需要在编程任务中获得智能辅助的软件工程师。该模型能够理解复杂的代码逻辑，提供代码生成、推理和修复的智能建议，从而提高开发效率和代码质量。对于需要处理大量代码或者在多语言环境下工作的开发者来说，该模型是一个强大的助手。

开发者使用Qwen2.5-Coder-3B-Instruct模型快速生成排序算法的代码。
在代码调试过程中，模型帮助开发者定位并修复潜在的bug。
在团队协作中，模型作为代码审查工具，提前识别代码中的问题，减少代码审查的工作量。

1. 访问Hugging Face平台，找到Qwen2.5-Coder-3B-Instruct模型。
2. 根据页面提供的代码示例，导入必要的库和模块。
3. 加载模型和分词器，使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
4. 准备输入提示，例如编写一个排序算法。
5. 使用模型生成代码，设置max_new_tokens参数以控制生成的代码长度。

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