Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ简介概述
Qwen2.5-Coder是一系列特定于代码的大型语言模型，覆盖了从0.5亿到32亿参数的不同模型大小，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，该模型还支持长达128K令牌的长上下文，并采用AWQ 4-bit量化技术，以提高模型的效率和性能。
需求人群：
"目标受众为开发者和编程人员，特别是那些需要处理大量代码和复杂项目的人员。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ通过提供强大的代码生成、推理和修复功能，帮助他们提高开发效率，减少错误，并优化代码质量。"
使用场景示例：
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。
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