使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder-7B-Instruct生成一个快速排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码库中的bug。

数据科学家使用模型生成数据处理和分析的代码。

产品特色

代码生成：显著提升代码生成能力，支持多种编程语言。

代码推理：增强代码理解能力，帮助开发者推理代码逻辑。

代码修复：自动检测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，适合处理大型代码库。

基于Transformers架构：使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等先进技术。

参数数量：拥有7.61B个参数，非嵌入参数为6.53B。

层数和注意力头：具有28层和28个Q的注意力头以及4个KV的注意力头。

适用于实际应用：不仅增强编码能力，还保持在数学和通用能力方面的优势。

使用教程

1. 访问Hugging Face平台并找到Qwen2.5-Coder-7B-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. 将提示转换为模型可以理解的格式，使用tokenizer处理。

6. 将处理后的输入传递给模型，并设置生成参数，如最大新令牌数。

7. 模型生成响应后，使用tokenizer解码生成的令牌以获取最终结果。

8. 根据需要调整生成参数，以优化代码生成的效果。