使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder快速生成排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码库中的bug。

编程教育中，教师使用该模型为学生提供代码示例和练习。

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：能够理解和推理代码的逻辑和功能。

代码修复：识别并修复代码中的错误和缺陷。

支持源代码和文本代码基础：在大规模数据集上训练，提升模型的泛化能力。

合成数据训练：通过合成数据增强模型的鲁棒性和适应性。

全参数化：1.54B参数，提供更丰富的模型表达能力。

多层和多头注意力机制：28层和12个查询头，2个键值头，增强模型的深度学习能力。

长上下文支持：支持长达32,768个token的上下文长度，适合处理长代码片段。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct模型。

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

3. 设置模型名称为'Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct'，并加载模型和分词器。

4. 准备输入提示，如'write a quick sort algorithm'。

5. 使用tokenizer的apply_chat_template方法处理输入提示，并生成模型输入。

6. 调用模型的generate方法生成代码。

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

8. 获取并检查生成的代码，根据需要进行调整或优化。