Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct GGUF
Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct GGUF
目标受众为开发者和编程人员,特别是那些需要在项目中快速生成、理解和修复代码的专业人士。Qwen2.5-Coder通过提供强大的代码生成和推理能力,帮助开发者提高工作效率,减少编码错误,加速开发流程。
总访问量: 29,742,941
占比最多地区: US(17.94%)
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简介
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
截图
产品特色
代码生成:显著提升代码生成能力,包括源代码生成、文本代码基础和合成数据。
代码推理:增强模型对代码逻辑和结构的理解能力。
代码修复:提高模型识别和修复代码中错误和缺陷的能力。
全面应用:适用于实际应用场景,如代码代理,不仅增强编码能力,还保持数学和通用能力。
模型参数:1.54B参数,其中非嵌入参数为1.31B,28层,12个注意力头用于Q,2个用于KV。
上下文长度:支持完整的32,768个token,是目前支持长序列处理的模型之一。
量化:支持多种量化级别,如q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K, q8_0。
使用教程
1. 安装huggingface_hub和llama.cpp,以便下载和运行模型。
2. 使用huggingface-cli下载所需的GGUF文件。
3. 根据官方指南安装llama.cpp,并确保跟随最新版本。
4. 使用llama-cli启动模型,并通过指定的命令行参数进行配置。
5. 在聊天模式下运行模型,以实现类似聊天机器人的交互体验。
6. 根据需要调整参数,如GPU内存和吞吐量,以适应不同的使用场景。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
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跳出率
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总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图