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。

编程教育者利用模型解释代码逻辑，帮助学生理解算法。

企业使用模型自动化代码审查，提高代码质量和开发效率。

产品特色

代码生成：显著提升代码生成能力，能够根据需求生成高质量的代码。

代码推理：增强代码推理能力，帮助理解代码逻辑和结构。

代码修复：提升代码修复能力，能够识别并修复代码中的错误。

全面的编程语言支持：覆盖多种主流编程语言，满足不同开发者的需求。

高性能：1.54B参数量，28层网络结构，提供强大的性能。

4-bit量化：使用GPTQ 4-bit量化技术，优化模型大小和推理速度。

长文本支持：支持长达32,768个token的上下文长度。

开源：模型基于Apache-2.0许可开源，方便社区使用和贡献。

使用教程

1. 安装Hugging Face的transformers库，并确保版本符合要求。

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

3. 准备输入提示，例如编写一个特定功能的代码请求。

4. 使用模型生成代码，可以通过调整参数来控制生成的代码长度和质量。

5. 分析生成的代码，根据需要进行调整和优化。

6. 将生成的代码集成到项目中，或用于教学和学习目的。