/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
11 ноя 2024

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Конверсия Qwen2.5-Coder-14B-Instruct в формат MLX для генерации и анализа кода в диалоговых сценариях.

283скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 ноя 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

mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16 — конверсия в формат MLX инструкционной модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.19.3. Это плотная авторегрессионная модель на 14 млрд параметров для генерации кода и диалоговой работы с запросами о коде; она также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 32 768 токенов, в метаданных указан английский язык.

Модель подходит для написания, анализа и исправления кода в интерактивных сценариях. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия — Apache-2.0. README описывает конверсию из базовой модели, поэтому её характеристики и возможности основаны на Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • поиск и исправление ошибок в коде
  • объяснение фрагментов кода
  • обсуждение программирования в чате
  • вызов инструментов в диалоговом сценарии

Ограничения

В предоставленных данных не приведены результаты оценки качества или конкретные ограничения по языкам программирования. Для запуска в формате MLX требуется соответствующая среда mlx-lm.

Для каких профессий подходит9

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

mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16

The Model mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct using mlx-lm version 0.19.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
422d44f

0 моделей