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模型的核心特點

海量訓練數據

Qwen2.5-Coder 利用超過 5.5 萬億個 token 的編程相關數據進行訓練，這些數據涵蓋了多種源代碼、文本-代碼關聯數據和合成數據。這種大規模的數據使得模型能夠從中學習到豐富的編程知識和模式，為開發者提供精確的代碼建議。

多語言支持

該模型支持多達 92 種編程語言，能夠在不同編程語言之間切換自如。這為開發者提供了極大的靈活性和方便性，尤其是在多語言項目中。

長上下文處理能力

Qwen2.5-Coder 的上下文處理能力可達 128K tokens，這使得它能夠處理大規模的代碼文本和復雜的編程邏輯。這種能力尤其適合大型項目和復雜代碼庫的處理。

不同參數規模的模型版本

模型提供了多種參數規模的版本，包括 1.5B、7B 和即將推出的 32B 版本，以滿足不同用戶和應用場景的需求。

模型規模

Qwen2.5-Coder 的應用場景

代碼生成和補全

Qwen2.5-Coder 可以根據特定需求生成完整的代碼，同時支持代碼補全功能。例如，在開發過程中，開發者只需輸入部分代碼，模型便可自動補全剩余部分，極大提高了開發效率。

代碼修復

模型不僅可以生成代碼，還能修復代碼中的錯誤。例如，當冒泡排序算法出現錯誤時，Qwen2.5-Coder 可以自動發現并修正錯誤，使得代碼能夠正常運行。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

def bubble_sort(nums):
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if nums[j] < nums[j+1]:
                nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
    return nums

代碼修復示例

Qwen2.5-Coder 的安裝與部署

基礎環境準備

Qwen2.5-Coder 的安裝需要一定的硬件支持，推薦的操作系統是 CentOS 7，GPU 需要支持 CUDA 12.2 版本，例如 Tesla V100-SXM2-32GB。

基礎環境

下載與安裝

模型的下載可以通過 Hugging Face 平臺進行，用戶可以根據實際需求選擇不同的模型規格。

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct.git

安裝完成后，通過以下命令激活虛擬環境并安裝依賴庫：

conda create --name qwen2.5 python=3.10 
conda activate qwen2.5
pip install transformers torch accelerate

Qwen2.5-Coder 的使用指南

生成代碼示例

Qwen2.5-Coder 可以根據用戶輸入的提示生成代碼，以下是使用該模型生成 Python 冒泡排序算法的示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

def loadTokenizer():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/data/model/qwen2.5-coder-7b-instruct')
    return tokenizer

def loadModel(config):
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        '/data/model/qwen2.5-coder-7b-instruct',
        torch_dtype="auto",
        device_map="auto"
    )
    model.generation_config = config
    return model

代碼修復功能

模型不僅可以生成代碼，還能修復代碼中的錯誤。例如，當冒泡排序算法出現錯誤時，Qwen2.5-Coder 可以自動發現并修正錯誤，使得代碼能夠正常運行。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

def bubble_sort(nums):
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if nums[j] < nums[j+1]:
                nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
    return nums

代碼修復示例