模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4
模型概述
Qwen2.5-Coder是面向代码的Qwen大型语言模型系列最新版本。该系列涵盖0.5、1.5、3、7、14、32亿参数六种主流规模，以满足不同开发者的需求。
主要能力
代码生成、代码推理、代码修复能力显著提升。基于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、合成数据等。支持Code Agents等实际应用场景，同时保持数学和通用能力。支持最长128K token上下文长度。
技术规格
架构：Causal Language Models
训练阶段：预训练与后训练
架构详情：RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKV bias
参数总量：7.61B
非嵌入参数：6.53B
层数：28
注意力头：28个Q头，4个KV头
上下文长度：131,072 token
量化方式：GPTQ 4-bit
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face transformers库。
基本用法
通过transformers库加载和使用模型。
限制
需使用最新版本的transformers。
许可证
原文未提供许可证相关信息。
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
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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