使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder-14B-Instruct生成快速排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。

数据科学家在处理大规模数据集时，使用模型进行代码优化和性能提升。

产品特色

代码生成：显著提升代码生成能力，匹配GPT-4o的编码能力。

代码推理：增强对代码逻辑和结构的理解能力。

代码修复：提高代码错误检测和修复的能力。

长上下文支持：支持长达128K令牌的长上下文，适合处理大型代码库。

基于Transformers：采用transformers架构，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。

参数数量：拥有14.7B个参数，其中非嵌入参数为13.1B。

层次结构：模型包含48层，Q和KV的注意力头分别为40和8。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct模型。

2. 根据页面提供的代码片段，导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。

3. 使用模型名称加载模型和分词器。

4. 准备输入提示，例如编写一个特定功能的代码请求。

5. 将输入提示转换为模型可以理解的格式，并生成模型输入。

6. 使用模型的generate方法生成代码。

7. 从生成的ID中提取并解码最终的代码响应。