使用场景

开发者使用该模型生成排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。

编程教育中，教师使用模型来解释代码逻辑，辅助教学。

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：提高对代码逻辑和结构的理解能力。

代码修复：增强识别并修复代码中错误或漏洞的能力。

长文本支持：支持长达128K tokens的长文本处理。

4-bit量化：使用GPTQ技术进行4-bit量化，优化模型性能和效率。

多语言支持：主要支持英文，适用于代码编写和相关任务。

预训练与后训练：结合预训练和后训练阶段，提升模型性能。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4模型。

2. 根据页面提供的代码示例，导入必要的库和模块。

3. 加载模型和分词器，使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。

4. 准备输入提示，如编写特定功能的代码请求。

5. 使用模型生成代码或响应。

6. 处理模型输出，如解码生成的代码或文本。

7. 根据需要调整模型参数，如最大新token数，以优化输出结果。