Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

Qwen2.5-Coder是Qwen大型語言模型的最新系列，專為代碼生成、代碼推理和代碼修復而設計。基於強大的Qwen2.5，通過增加訓練令牌至5.5萬億，包括源代碼、文本代碼基礎、合成數據等，Qwen2.5-Coder-32B已成為當前最先進的開源代碼大型語言模型，其編碼能力與GPT-4o相匹配。此模型是1.5B參數的指令調優版本，採用GGUF格式，具有因果語言模型、預訓練和後訓練階段、transformers架構等特點。

需求人群：

"目標受眾為開發者和編程人員，特別是那些需要在項目中快速生成、理解和修復代碼的專業人士。Qwen2.5-Coder通過提供強大的代碼生成和推理能力，幫助開發者提高工作效率，減少編碼錯誤，加速開發流程。"

使用場景示例：

開發者使用Qwen2.5-Coder自動補全代碼，提高編碼效率。

在代碼審查過程中，利用Qwen2.5-Coder識別潛在的代碼缺陷和錯誤。

教育環境中，Qwen2.5-Coder作為教學工具，幫助學生理解和學習編程概念。

產品特色：

代碼生成：顯著提升代碼生成能力，包括源代碼生成、文本代碼基礎和合成數據。

代碼推理：增強模型對代碼邏輯和結構的理解能力。

代碼修復：提高模型識別和修復代碼中錯誤和缺陷的能力。

全面應用：適用於實際應用場景，如代碼代理，不僅增強編碼能力，還保持數學和通用能力。

模型參數：1.54B參數，其中非嵌入參數為1.31B，28層，12個注意力頭用於Q，2個用於KV。

上下文長度：支持完整的32,768個token，是目前支持長序列處理的模型之一。

量化：支持多種量化級別，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. 安裝huggingface_hub和llama.cpp，以便下載和運行模型。

2. 使用huggingface-cli下載所需的GGUF文件。

3. 根據官方指南安裝llama.cpp，並確保跟隨最新版本。

4. 使用llama-cli啟動模型，並通過指定的命令行參數進行配置。

5. 在聊天模式下運行模型，以實現類似聊天機器人的交互體驗。

6. 根據需要調整參數，如GPU內存和吞吐量，以適應不同的使用場景。