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Qwen2.5-Coder-Artifacts

Médias Country or Region Chine
Sourced From
Hugging Face: The Essential AI Toolkit for Journalists and Content Creators UNESCO (2023) 'Global toolkit on AI and the rule of law for the judiciary'. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000387331 (Accessed March 2025).
Le référentiel Qwen2.5-Coder-Artifacts sur Hugging Face comprend des modèles et des artefacts pré-entraînés conçus pour les tâches de codage. Ces modèles sont optimisés pour faciliter la génération de code, le débogage ou l'amélioration des workflows de programmation en exploitant des modèles de langage à grande échelle. Il fournit des outils et des modèles que les développeurs peuvent intégrer à leurs applications, améliorant ainsi leurs capacités d'écriture de code et de résolution de problèmes de manière transparente.
Production

Visualisation des données (cartographie des données environnementales, modélisation 3D) Développement de sujets (maquettes, storyboards, agrégation d'actualités) Génération automatisée de contenu (assistants d'écriture, correcteurs grammaticaux) Assistance technique (Production à distance, Effets visuels, Caméras autonomes)

#automatiser Automatisez les tâches d'écriture et de débogage de code grâce aux modèles et artefacts fournis. Améliorez votre efficacité de codage en intégrant ces outils à votre pipeline de développement.
#construire Créez des solutions de codage en exploitant des modèles pré-entraînés qui génèrent et facilitent les tâches de programmation. Utilisez le référentiel pour optimiser votre processus de développement grâce à une génération de code optimisée et basée sur des modèles de langage.
Développé par
Secteur privé
Type de déploiement
Plateforme Web
Modération communautaire
Ne nécessite pas de community manager
Niveau de difficulté
Nécessite un développeur
Licence
Open source
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