使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder生成排序算法的代码。

研究人员利用模型对特定代码片段进行逻辑推理和分析。

软件工程师使用模型修复现有代码中的错误，提升代码稳定性。

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，提升代码分析和推理能力。

代码修复：辅助开发者定位并修复代码中的错误，提高代码质量。

全参数规模覆盖：提供0.5至32亿参数的不同模型规模，满足不同开发者需求。

实际应用基础：强化模型在数学和通用能力方面的表现，为实际应用打下坚实基础。

GPTQ 4位量化：优化模型性能，降低模型对硬件的要求，提高部署灵活性。

长文本支持：支持长达32768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平台并搜索Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4模型。

2. 根据页面提供的代码示例，导入必要的库，如transformers和torch。

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，如编写一个排序算法的需求。

5. 使用tokenizer.apply_chat_template方法将输入提示转换为模型可理解的格式。

6. 将转换后的输入传递给模型，并调用model.generate方法生成代码。

7. 获取生成的代码ID，并使用tokenizer.batch_decode方法将ID转换回文本形式。

8. 分析生成的代码，根据需要进行调整或直接使用。