使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder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。

研究人员使用模型进行大规模代码分析和研究。

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：增强代码理解能力，帮助开发者更好地理解和优化代码。

代码修复：辅助开发者发现并修复代码中的错误。

长文本支持：支持长达128K令牌的长文本处理。

AWQ量化：使用AWQ 4-bit量化技术，优化模型性能和效率。

多参数配置：包含64层、40个查询头和8个KV头的复杂配置。

开源：作为开源模型，可供开发者自由使用和贡献。

高性能：在处理长文本和代码生成任务时展现出高性能。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ模型。

2. 根据页面提供的代码片段，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，例如编写一个算法的需求。

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。

8. 分析和测试生成的代码，确保其符合预期的功能和质量。