主要观点总结
本文介绍了千问团队开源的Qwen2.5-Coder全系列模型，包括其强大的代码能力、多样性、实用性，以及全面的模型尺寸。文章还介绍了模型推理、微调、应用等方面的内容。
关键观点总结
关键观点1: Qwen2.5-Coder的特点和优势
Qwen2.5-Coder成为目前SOTA的开源代码模型，展现出强大且全面的代码能力，同时具备良好的通用和数学能力。该模型具备多样性，本次开源共带来四个尺寸的模型，以满足不同开发者的需要。此外，Qwen2.5-Coder在实际场景中的应用潜力通过两种场景的探索得到展示。
关键观点2: 模型推理和微调
介绍了使用Qwen2.5-Coder进行模型推理和微调的过程，包括使用transformers进行单卡运行，使用Ollama运行模型，以及使用ms-swift进行自我认知微调等。
关键观点3: 模型应用
Qwen2.5-Coder在代码助手、Artifacts、interpreter等场景下的实际表现得到探索。通过配置Qwen2.5-Coder的openai兼容api，可以体验其强大的生成/编辑/补全能力。此外，还介绍了使用Artifacts和interpreter的具体方法和示例视频。
文章预览
一、引言 千问团队开源「强大」、「多样」、「实用」的 Qwen2.5-Coder 全系列，致力于持续推动 Open Code LLMs 的发展。 ● 强大:Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 成为目前 SOTA 的开源代码模型，代码能力追平 GPT-4o。在展现出强大且全面的代码能力的同时，具备良好的通用和数学能力; ● 多样:在之前开源的两个尺寸 1.5B/7B 的基础上，本次开源共带来四个尺寸的模型，包括 0.5B/3B/14B/32B。截止目 前 Qwen2.5-Coder 已经覆盖了主流的六个模型尺寸，以满足不同开发者的需要; ● 实用:在两种场景下探索 Qwen2.5-Coder 的实用性，包括代码助手和 Artifacts，一些样例展示出 Qwen2.5-Coder 在 实际场景中应用的潜力; 二、强大：代码能力达到开源模型SOTA ● 代码生成:Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 作为本次开源的旗舰模型，在多个流行的代码生成基准(EvalPlus, LiveCodeBench, BigCodeBench)上都取得了开
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