模型介绍
中文整理# Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GPTQ-Int4 模型卡片
模型概述
Qwen2.5-Coder是面向代码任务的大型语言模型系列。该模型为14B参数的GPTQ 4位量化指令微调版本。
模型用途
该模型主要用于代码生成、代码推理和代码修复任务，同时也适用于Code Agents等实际应用场景，并具备数学和通用能力。
## 主要能力
基于Qwen2.5基础架构训练，训练语料包含源代码、文本代码关联数据和合成数据，总计5.5万亿token。模型支持最长128K tokens的长上下文处理能力。
## 输入输出格式
输入为文本提示，输出为代码或文本响应。模型支持完整的131,072个tokens上下文长度。
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face Transformers库。该模型采用因果语言模型架构，使用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化以及带偏置的Attention QKV。模型参数总量为14.7B，非嵌入参数为13.1B，共48层，采用分组查询注意力机制，包含40个Q注意力头和8个KV头。
基本用法
请参考官方文档获取详细的模型部署和使用说明。
许可证
请查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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