Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是一款針對程式碼產生、調試、推理最佳化的高效能AI 模型。
中文(新加坡)
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Qwen2.5-Coder-14B-Instruct 是 Qwen 开发的一款针对代码任务优化的指令微调模型，适用于代码生成、推理、调试等应用场景。
模型架构
包含 48 层 Transformer 层，采用旋转位置嵌入（RoPE）、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 归一化以及带 QKV 偏置的注意力机制。
使用分组查询注意力（GQA），有 40 个查询头和 8 个键值头，专为高效代码处理设计。
参数量
总参数量为 147 亿，其中 131 亿用于非嵌入部分。
上下文长度
支持长达 131,072 个 token 的上下文长度，通过 YaRN 技术支持处理大型代码库和长文档。
性能表现
在代码生成、推理和代码修复方面表现显著优越，同时在数学计算和通用任务上也表现强劲。
基础模型
提供多种参数规模，包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B 和 32B，适合代码补全和基础任务。
指令微调模型
专为交互式任务（如代码生成和调试）优化，14B-Instruct 模型非常适合聊天型应用场景。
Python 版本：3.9 或更高版本。
Transformers 库：4.37.0 或更高版本，支持 Qwen2 系列模型的集成。
使用 Hugging Face 的 transformers 库加载模型示例代码如下：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
该模型可以高效完成代码生成、调试等任务。
檢查網路連線是否穩定，嘗試使用代理或鏡像來源；確認是否需要登入帳號或提供 API 金鑰，如果路徑或版本錯誤也會導致下載失敗。
確保安裝了正確版本的框架，核對模型所需的依賴庫版本，必要時更新相關庫或切換支援的框架版本。
使用本機快取模型，避免重複下載；或切換到更輕量化的模型，並最佳化儲存路徑和讀取方式。
啟用 GPU 或 TPU 加速，使用大量處理資料的方法，或選擇輕量化模型如 MobileNet 來提高速度。
嘗試量化模型或使用梯度檢查點技術以降低顯存需求，也可以使用分散式運算將任務分攤到多台裝置。
檢查輸入資料格式是否正確，與模型相符的預處理方式是否到位，必要時對模型進行微調以適應特定任務。
