Qwen2.5-Coder：阿里开源的个性化编程助手

Qwen2.5-Coder：阿里开源的个性化编程助手 | 极客日志

Qwen2.5-Coder：阿里开源的个性化编程助手

通义千问团队近期开源更新了 Qwen2.5-Coder，目前社区中最大的参数版本为 32B。此次更新主要聚焦于两个核心领域的提升：一是扩展了代码训练数据的规模；二是强化了编码能力，同时保持了在数学推理与其他一般性任务中的强劲表现。

模型背景与数据规模

基于之前开源的 Qwen2.5 系列模型，Qwen2.5-Coder 进一步扩大了训练数据集，覆盖了更多的源代码、文本代码和合成数据，总量达到 5.5 万亿个 token。在更大的代码数据集上进行训练，意味着其代码功能有了显著提高。实际体验下来，32B 版本的代码能力处于 Haiku 和 GPT-4o 之间。根据官方介绍，32B Instruct 版本的代码能力已达到开源模型的最先进水平。

核心功能进展

Qwen2.5-Coder 在 CodeQwen1.5 的基础上实现了以下关键进展：

代码生成、推理和修正能力的显著提升：Qwen2.5-Coder-7B 已成为目前最先进的开源代码大语言模型，其编码能力已接近 GPT-4o。
为实际应用提供更为完善的基础：在保持其在数学和综合推理方面的优势的同时，进一步提升了实际应用支持，如代码代理等场景。
支持更长文本的处理能力：能处理高达 128K 标记的长文本，涵盖了多达 92 种编程语言。

通过这些更新，Qwen2.5-Coder 将为开发者和研究者在代码相关任务中提供更强大的支持。特别是在代码修复方面，Aider 基准测试显示，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 得分 73.7，表现与 GPT-4o 不相上下，能够帮助开发者更快速、更精准地解决问题。

编辑器集成方案

将本地模型接入编辑器是提升开发效率的关键。主要有两种选择：

1. 使用插件实现

VS Code 或 JetBrains 插件商店中有不少可以实现对话、写代码功能的插件。例如 continue.dev 提供了一个免费插件，允许在 VS Code 或 JetBrains 中使用 Ollama 等功能，并带有自动完成代码补全的功能。

2. 自定义 API 配置

另一种方式是在配置中自定义你的 API。推荐使用 OneAPI 来统一接口到 OpenAI 的 API 格式。这样在服务器部署多个模型时，OneAPI 能让你自由选择模型，方便切换使用。

对于本地电脑部署，如果需要在 Cursor 中使用对话功能（注意：部分工具可能不支持本地直接补全），可以使用 ngrok 之类的工具暴露端口。参考相关仓库解决方案进行配置。

本地部署指南

32B 模型目前在 Llama 系列的 8B 和 70B 中间填补了空白。8B 性能可能跟不上复杂任务，而 70B 需要的运行资源又太多。推荐优先尝试 32B 版本。

硬件要求

内存/显存：使用 Ollama 或 vLLM 跑 32B 模型，大概需要 18～25G 的内存。在 Mac 上实测占用 18G 多一些。
速度：输出速度约在 18 token/s 上下波动，具体取决于硬件配置。如果使用其他规模的模型会快一些。

使用 Ollama 部署

访问 Ollama 官网下载并安装客户端。
在命令行运行拉取命令，例如：ollama run qwen2.5-coder:0.5b（此处以超小杯模型为例，实际生产建议使用 7B 或 32B）。
命令会自动从网上拉取模型，验证完毕后自动运行，此时可在命令行交互对话。

接入 OneAPI

为了统一管理接口，建议配合 OneAPI 使用。

安装 OneAPI：Windows 用户可直接下载现成包，Linux/Docker 用户可参考官方仓库教程。
设置渠道信息：打开 OneAPI 地址，进入设置渠道信息。选择"自定义渠道"，Base URL 默认为本地 11434 接口。
配置模型重定向：自定义模型名称填入你运行的模型完整名称（如 qwen2.5-coder:7b-instruct）。
增加令牌：在令牌区域增加一个 API Key，模型范围填入你部署的模型名称。
测试连接：点击测试按钮，出现成功字样即表示部署成功。随后即可在 Chat Next Web 或其他前端界面进行测试。

使用 Python Transformers 运行

以下是来自官方的简单运行本地模型的代码示例。这种方式会占用较大的内存空间，并且运行一次之后下一次还得重新加载模型，适合调试而非长期服务。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-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
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

性能优化与最佳实践

为了最大化利用 CPU 和 GPU 资源，建议在生产环境中使用 vLLM 或 Ollama 进行部署。

量化技术

如果显存不足，可以考虑使用量化版本（如 GGUF 格式）。Ollama 原生支持多种量化级别，可以在性能和资源消耗之间取得平衡。例如，4-bit 量化通常能在保留大部分智能的同时显著降低显存需求。

并发处理

在使用 vLLM 部署时，可以调整 gpu_memory_utilization 和 max_num_seqs 参数来优化并发处理能力。对于高并发场景，vLLM 的 PagedAttention 机制能有效减少显存碎片。

提示词工程

针对代码任务，建议在 System Prompt 中明确角色设定，例如："You are an expert programmer specializing in Python and JavaScript. Provide clean, efficient, and well-documented code."

总结

Qwen2.5-Coder 凭借其庞大的训练数据和优秀的代码推理能力，成为当前开源界极具竞争力的编程助手。通过合理的本地部署策略（如 Ollama + OneAPI），开发者可以在保护隐私的前提下，享受接近商业大模型的代码辅助体验。无论是用于代码生成、修复还是学习，它都是值得尝试的工具。

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