Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-Coder致力于提升代码生成及修复

项目介绍：Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

背景介绍

Qwen2.5-Coder 是Qwen系列中的最新代码专用大型语言模型，它以前被称为CodeQwen。在这个版本中，官方发布了三个基础语言模型和指令调优语言模型，参数量分别为1.5亿、7亿及即将推出的32亿。Qwen2.5-Coder在以下几个方面相比CodeQwen1.5有了显著的提升：

代码生成、代码推理及代码修复能力显著增强。在强大的Qwen2.5基础上，扩展了训练数据量至5.5万亿，包括源代码、文本代码结合、合成数据等。
面向真实世界应用的更全面的基础支持，如代码代理。不仅增强了编码能力，且在数学及一般能力方面也保持优势。
支持长上下文，可达128K tokens。

模型特点

此仓库包含经过指令调优的1.5B Qwen2.5-Coder模型，格式为GGUF。其主要特征如下：

类型：因果语言模型
训练阶段：预训练和后期训练
架构：采用transformers架构，包括RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKV偏移和绑定词嵌入
参数总数：1.54B
非嵌入参数：1.31B
层数：28层
注意力头数（GQA）：Q模块12个，KV模块2个
上下文长度：完整32,768 tokens
- 注：目前只有vLLM支持YARN进行长度拓展。如果需要处理多达131,072 个tokens，请参考非GGUF模型。
量化：符合q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K, q8_0规范

更多详细信息，可以访问我们的博客、GitHub、文档及Arxiv。

快速入门

查看我们关于llama.cpp文档的指南以获取更多使用信息。

建议用户根据官方指南克隆llama.cpp并进行安装。我们遵循最新版本的llama.cpp进行展示，假设用户在llama.cpp仓库下运行命令。

因为克隆整个代码库可能效率不高，用户可以手动下载所需GGUF文件或使用huggingface-cli进行下载：

安装
```
pip install -U huggingface_hub
```

下载：

huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

对于追求类似聊天机器人的体验，建议在对话模式下开始：

./llama-cli -m <gguf-file-path> \
    -co -cnv -p "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant." \
    -fa -ngl 80 -n 512

评估与性能

详细的评估结果已经在这个📑博客中报告。

对于量化模型，相较于原始bfloat16模型的基准结果可以在这里找到。

关于GPU内存需求及相应的吞吐量，结果参见这里。

引用

如果您觉得我们的工作对您有帮助，请随意引用我们的工作。

@article{hui2024qwen2,
  title={Qwen2. 5-Coder Technical Report},
  author={Hui, Binyuan and Yang, Jian and Cui, Zeyu and Yang, Jiaxi and Liu, Dayiheng and Zhang, Lei and Liu, Tianyu and Zhang, Jiajun and Yu, Bowen and Dang, Kai and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.12186},
  year={2024}
}
@article{qwen2,
      title={Qwen2 Technical Report}, 
      author={An Yang and others},
      journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
      year={2024}
}