使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder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中的错误，提高项目稳定性。

编程爱好者通过模型学习代码最佳实践，提升个人编程技能。

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编程任务。

代码推理：增强模型对代码逻辑的理解，提高代码分析的准确性。

代码修复：辅助开发者发现并修复代码中的错误，提升代码质量。

全面的技术基础：适用于多种实际应用场景，如代码代理等。

预训练与后训练：模型经过预训练和后训练，以适应不同的开发需求。

高性能架构：采用transformers架构，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm等先进技术。

长上下文支持：支持长达32,768个token的上下文长度，适合处理复杂的编程任务。

使用教程

1. 访问Hugging Face官网并搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct模型。

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

3. 使用模型名称加载模型和分词器：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name), tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)。

4. 准备输入提示，如编写一个特定功能的代码请求。

5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法处理输入消息，并生成模型输入。

6. 调用model.generate方法生成代码。

7. 使用tokenizer.batch_decode方法将生成的代码ID转换为文本形式，获取最终的代码结果。