qwen2.5-coder 训练
时间: 2025-02-04 07:19:04 浏览: 98
### Qwen2.5-Coder 模型训练方法
#### 文件级预训练
文件级预训练是Qwen2.5-Coder模型训练的第一步,在此过程中,模型会学习理解单个文件内的代码结构和语义。这一过程涉及大量的源代码片段作为输入数据集,这些片段来自不同的编程语言和技术栈。通过这种方式,模型能够掌握不同类型的编码模式以及常见的编程习惯[^3]。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("base_model_path")
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=file_level_training_data,
)
trainer.train()
```
#### 存储库级预训练
在完成文件级别的初步训练之后,进入更复杂的存储库级别预训练阶段。此时,不仅关注单独文件内部的内容,还会考虑整个项目仓库之间的关系。这有助于提高对于跨多个文件协作的理解力,并增强处理大型工程项目的能力。
```bash
# 假设已经准备好了一个包含完整项目的git repo路径列表 `repo_paths.txt`
while read p; do
git clone $p ./repos/
done < repo_paths.txt
# 使用自定义脚本提取并整理所有克隆下来的repository里的有效训练样本...
prepare_repo_level_samples.sh repos/ > repo_level_samples.jsonl
```
#### 指令调优
最后一步是指令调优,它专注于优化模型响应特定命令或提示的方式。这个环节特别重要因为最终目标是要让机器可以根据用户的自然语言描述准确地执行相应的操作或者生成期望的结果。在此期间,收集了一系列高质量的人类工程师编写的样例对话用于微调模型参数。
```json
[
{"instruction": "编写一个Python函数实现斐波那契数列", "input": "", "output": "# Python code here"},
...
]
```
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