Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中使用了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等，使其成为当前开源代码语言模型中的佼佼者。该模型不仅在编程能力上有所增强，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

需求人群：

"目标受众为开发者和编程爱好者，尤其是那些需要快速生成、理解和修复代码的专业人士。该产品通过提供强大的代码生成和理解能力，帮助他们提高开发效率和代码质量。"

使用场景示例：

开发者使用Qwen2.5-Coder生成一个快速排序算法的代码。

软件工程师利用模型修复现有代码中的bug。

编程教育者使用该模型来辅助学生理解复杂的编程概念。

产品特色：

代码生成：显著提升代码生成能力，帮助开发者快速实现编程任务。

代码推理：增强模型对代码逻辑的理解，提高代码分析的准确性。

代码修复：自动检测并修复代码中的错误，提升代码质量。

全参数规模覆盖：提供从0.5亿到32亿参数的不同模型规模，满足不同开发者需求。

实际应用基础：为代码代理等实际应用提供更全面的能力支持。

8位量化：使用GPTQ 8位量化技术，优化模型性能和资源消耗。

长上下文支持：支持长达32768个token的上下文长度，适合处理复杂代码。

使用教程：

1. 访问Hugging Face平台并找到Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8模型。

2. 根据页面提供的代码示例，导入必要的库和模块。

3. 加载模型和分词器，使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer.from_pretrained方法。

4. 准备输入提示，例如编写一个特定功能的代码请求。

5. 使用模型生成代码，通过model.generate方法并设置max_new_tokens参数。

6. 获取生成的代码ID，并使用tokenizer.batch_decode方法将ID转换为可读的代码文本。

7. 分析生成的代码，根据需要进行调整或直接使用。