模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GPTQ-Int8
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、代码推理和代码修复能力显著提升。基于强大的Qwen2.5基础模型，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。32B版本成为当前最先进的开源代码大模型，编码能力与GPT-4o相当。同时保持数学和通用能力优势。支持长达128K tokens的长上下文处理。
技术规格
模型类型：因果语言模型
训练阶段：预训练和后训练
架构：transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias
参数总量：14.7B
非嵌入参数：13.1B
层数：48
注意力头数：40个Q头，8个KV头
上下文长度：131,072 tokens
量化方式：GPTQ 8-bit
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face transformers库。
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、代码修复等任务。
限制
长文本处理需参考官方文档进行部署配置。
许可证
请参阅模型仓库获取完整的许可证信息。
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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