使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder-32B-Instruct生成排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。

初创公司使用该模型快速开发新项目的原型。

产品特色

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：增强代码推理能力，辅助开发者理解代码结构和逻辑。

代码修复：提供代码修复功能，帮助开发者定位并修复代码中的错误。

长上下文支持：支持长达128K令牌的长上下文，适合处理大型项目和复杂代码。

基于Transformers：采用transformers架构，包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等技术。

多参数配置：拥有32.5B参数，其中非嵌入参数为31.0B，64层，Q和KV的注意力头分别为40和8。

适用于实际应用：如代码代理等，不仅提升编码能力，还保持数学和通用能力。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-32B-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.from_pretrained方法。

4. 准备输入提示，如编写一个快速排序算法。

5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法处理输入消息。

6. 将处理后的文本输入模型，生成模型输入。

7. 调用model.generate方法生成代码。

8. 使用tokenizer.batch_decode方法将生成的代码ID转换为文本形式。