猫头虎分享：Qwen2.5-Coder 系列模型运行与使用教程

引言

大家好，我是猫头虎！今天我们深入探讨阿里通义千问推出的 Qwen2.5-Coder 系列，这是一个强大、丰富且实用的开源代码生成模型系列，尤其是旗舰版 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 被誉为媲美 GPT-4o 的开源代码模型。🎉 下面为大家带来详细的运行和使用教程。

code

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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

  • 博主：猫头虎
  • 全网搜索关键词：猫头虎
  • 作者微信号：Libin9iOak
  • 作者公众号：猫头虎技术团队
  • 更新日期：2024年10月10日
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正文

📑 Qwen2.5-Coder 系列简介

Qwen2.5-Coder 系列以「强大」、「丰富」和「实用」为核心特点：

  1. 强大：Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 展现出卓越的代码生成、数学及一般能力，尤其是在代码生成基准上表现出色。
  2. 丰富：模型包含 0.5B、1.5B、3B、7B、14B 和 32B 六种尺寸，可适应不同开发者的需求。
  3. 实用：在代码助手和成果产出等场景中表现优异，支持 92 种编程语言，满足多样化需求。
    Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

💾 模型基本信息

  • 上下文长度：支持 128K tokens 的上下文理解和生成。
  • 支持语言：包含 92 种编程语言，涵盖主流开发语言和框架。
  • 特殊标记更新：为确保一致性，更新了特殊 tokens 及其对应的 token id。

常用标记

{
  "<|fim_prefix|>": 151659, 
  "<|fim_middle|>": 151660, 
  "<|fim_suffix|>": 151661, 
  "<|fim_pad|>": 151662, 
  "<|repo_name|>": 151663, 
  "<|file_sep|>": 151664, 
  "<|im_start|>": 151644, 
  "<|im_end|>": 151645
}

📥 模型下载

模型名称类型上下文长度下载链接
Qwen2.5-Coder-0.5B基础模型32K🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct指令模型128K🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ指令模型128K🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope

🚀 运行环境要求

  • Python 版本：>=3.9
  • Transformers 库：>4.37.0（支持 Qwen2.5 密集模型）
  • 安装依赖：执行以下命令以安装必要依赖包：
    pip install -r requirements.txt

🏃 快速开始指南

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 聊天模式示例

下面演示如何使用 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 进行代码聊天：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "write a quick sort algorithm."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
  • apply_chat_template：用于将消息转换为模型理解的格式。
  • max_new_tokens：控制响应的最大长度。

基本代码生成使用

Qwen2.5-Coder-32B 可用于代码完成任务：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda"
TOKENIZER = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B")
MODEL = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B", device_map="auto").eval()

input_text = "#write a quick sort algorithm"
model_inputs = TOKENIZER([input_text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = MODEL.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=False)[0]
output_text = TOKENIZER.decode(generated_ids[len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)

print(f"Prompt: {input_text}\n\nGenerated text: {output_text}")

处理长文本

当前配置支持 32,768 tokens 的上下文长度。可通过在 config.json 中启用 YaRN 技术提升长文本处理能力：

{
  ...,
  "rope_scaling": {
    "factor": 4.0,
    "original_max_position_embeddings": 32768,
    "type": "yarn"
  }
}

文件级代码补全（填充中间）

代码插入任务需使用特殊标记 <|fim_prefix|>、<|fim_suffix|>、<|fim_middle|> 进行标记：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda"
TOKENIZER = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B")
MODEL = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B", device_map="auto").eval()

input_text = """<|fim_prefix|>def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    <|fim_suffix|>
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)<|fim_middle|>"""

model_inputs = TOKENIZER([input_text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = MODEL.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=False)[0]
output_text = TOKENIZER.decode(generated_ids[len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)

print(f"Prompt: {input_text}\n\nGenerated text: {output_text}")

仓库级代码补全

仓库级补全任务使用 <|repo_name|> 和 <|file_sep|> 标记文件关系。假设 repo_name 是仓库名，包含文件 file_path1 和 file_path2，格式如下：

input_text = f'''<|repo_name|>{repo_name}
<|file_sep|>{file_path1} 
{file_content1}
<|file_sep|>{file_path2} 
{file_content2}'''

离线批量推理示例

Qwen2.5-Coder 支持 vLLM 离线推理：

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=1024)
llm = LLM(model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B")

prompt = "#write a quick sort algorithm.\ndef quick_sort("
outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)

for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

📘 总结

Qwen2.5-Coder 系列模型提供了强大且多样化的代码生成能力，为开发者和研究人员提供了灵活的工具。通过灵活的 API 支持和丰富的模型尺寸，Qwen2.5-Coder 系列能够满足从基础代码补全到复杂代码生成的各类需求。

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