使用场景

开发者使用Qwen2.5-Coder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，教师使用模型来辅助学生理解代码逻辑。

产品特色

代码生成：显著提升代码生成能力，满足不同开发者的需求。

代码推理：增强模型对代码逻辑的理解能力。

代码修复：提高代码错误检测和修复的能力。

全面的编程基础：不仅增强编码能力，还保持了数学和通用能力的优势。

因果语言模型：适用于生成连贯的代码序列。

AWQ 4-bit量化：优化模型大小和推理速度。

长上下文支持：支持长达32,768个token的上下文长度。

使用教程

1. 访问Hugging Face平台并搜索Qwen2.5-Coder-0.5B-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的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，获取最终的代码输出。