使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代码。

在处理大型软件项目时，利用长上下文支持来维护代码的连贯性。

在代码审查过程中，使用代码修复功能来识别和修正潜在的bug。

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代码逻辑。

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。

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。

AWQ 4-bit量化：提高模型的运行效率和降低资源消耗。

预训练与后训练：模型经过预训练和后训练，以优化性能。

多种编码技术：采用transformers架构，包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ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，例如编写一个快速排序算法。

5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法处理输入消息。

6. 将处理后的文本转换为模型输入。

7. 使用model.generate方法生成代码。

8. 将生成的代码ID转换为文本形式，得到最终的代码输出。