模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ
模型简介
Qwen2.5-Coder是面向代码的Qwen大型语言模型最新系列。该系列涵盖六个主流模型规格，分别为0.5亿、1.5亿、3亿、7亿、14亿和32亿参数，以满足不同开发者的需求。
主要能力
代码生成、代码推理和代码修复能力显著提升。基于强大的Qwen2.5，训练语料扩展至5.5万亿token，涵盖源代码、文本代码关联和合成数据等。32B版本已成为当前开源代码大模型的最先进水平，编程能力与GPT-4o相当。
为Code Agents等实际应用提供更全面的基础。在增强编程能力的同时，保持了数学和通用能力方面的优势。
支持最长128K tokens的长上下文处理。
技术规格
类型：因果语言模型
训练阶段：预训练与后训练
架构：采用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV bias的transformers
参数总量：7.61B
非嵌入参数：6.53B
层数：28
注意力头数量（GQA）：Q头28个，KV头4个
上下文长度：完整的131,072 tokens
量化方式：AWQ 4位
运行要求
代码基于最新版本的Hugging Face transformers构建，建议使用最新版本的transformers。
基本用法
该模型为指令微调版本，适用于代码补全、代码生成、代码修复和代码推理等任务。
限制
模型能力受限于其参数规模和训练数据，可能在某些专业领域的代码任务上表现有限。
许可证
请参阅模型发布方提供的许可证文档。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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