Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

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。

核心特性

1. 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。

2. 参数量

• 总参数量为 147 亿，其中 131 亿用于非嵌入部分。

3. 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。

4. 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。

模型变体

• 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。

部署需求

• 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。

快速使用

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。