/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
15 апр 2024

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF — специализированная языковая модель для работы с программным кодом, основанная на Qwen1.5 и разработанная командой Qwen.

1 099скачиваний за 30 дней112лайковвеса обновлены23 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это трансформерная decoder-only модель, предварительно обученная на примерно 3 триллионах токенов кода. Представленная версия распространяется в формате GGUF с несколькими уровнями квантования, включая q2_k, q3_k_m, q4_0, q4_k_m, q5_0, q5_k_m, q6_k и q8_0, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к ресурсам.

Модель предназначена для генерации и понимания кода, исправления ошибок, задач text-to-SQL и диалогового взаимодействия по вопросам программирования. Она поддерживает контекст длиной до 64K токенов, 92 языка программирования и использует Group Query Attention (GQA) для более эффективного вывода. К сильным сторонам относятся специализация на коде, заявленная конкурентоспособность на ряде бенчмарков и поддержка длинного контекста. Ограничения включают зависимость качества и скорости от выбранного уровня квантования, а также необходимость запуска через совместимое программное обеспечение, например llama.cpp. Модель распространяется по лицензии tongyi-qianwen; точные условия следует уточнять в файле лицензии репозитория.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF

Introduction

CodeQwen1.5 is the Code-Specific version of Qwen1.5. It is a transformer-based decoder-only language model pretrained on a large amount of data of codes.

  • Strong code generation capabilities and competitve performance across a series of benchmarks;
  • Supporting long context understanding and generation with the context length of 64K tokens;
  • Supporting 92 coding languages
  • Excellent performance in text-to-SQL, bug fix, etc.

For more details, please refer to our blog post and GitHub repo. In this repo, we provide quantized models in the GGUF formats, including q2_k, q3_k_m, q4_0, q4_k_m, q5_0, q5_k_m, q6_k and q8_0.

Model Details

CodeQwen1.5 is based on Qwen1.5, a language model series including decoder language models of different model sizes. It is trained on 3 trillion tokens of data of codes, and it includes group query attention (GQA) for efficient inference.

Requirements

We advise you to clone llama.cpp and install it following the official guide.

How to use

Cloning the repo may be inefficient, and thus you can manually download the GGUF file that you need or use huggingface-cli (pip install huggingface_hub) as shown below:

huggingface-cli download Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF codeqwen-1_5-7b-chat-q5_k_m.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

We demonstrate how to use llama.cpp to run Qwen1.5:

./main -m codeqwen-1_5-7b-chat-q5_k_m.gguf -n 512 --color -i -cml -f prompts/chat-with-qwen.txt

Citation

If you find our work helpful, feel free to give us a cite.

@article{qwen,
  title={Qwen Technical Report},
  author={Jinze Bai and Shuai Bai and Yunfei Chu and Zeyu Cui and Kai Dang and Xiaodong Deng and Yang Fan and Wenbin Ge and Yu Han and Fei Huang and Binyuan Hui and Luo Ji and Mei Li and Junyang Lin and Runji Lin and Dayiheng Liu and Gao Liu and Chengqiang Lu and Keming Lu and Jianxin Ma and Rui Men and Xingzhang Ren and Xuancheng Ren and Chuanqi Tan and Sinan Tan and Jianhong Tu and Peng Wang and Shijie Wang and Wei Wang and Shengguang Wu and Benfeng Xu and Jin Xu and An Yang and Hao Yang and Jian Yang and Shusheng Yang and Yang Yao and Bowen Yu and Hongyi Yuan and Zheng Yuan and Jianwei Zhang and Xingxuan Zhang and Yichang Zhang and Zhenru Zhang and Chang Zhou and Jingren Zhou and Xiaohuan Zhou and Tianhang Zhu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2309.16609},
  year={2023}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
1848b83

0 моделей