qwen2.5:0.5b

### 关于 Qwen 2.5 0.5B 模型的信息和特性

#### 模型概述
Qwen 2.5 0.5B 是一款轻量级的大规模预训练语言模型，专为高效推理设计。该模型具有较小的参数量（约 5 亿个参数），能够在资源有限的环境中提供良好的性能表现。

#### 主要特点
- **高效的计算需求**：由于其相对较少的参数数量，使得此版本特别适合在边缘设备或对硬件要求不高的场景中部署[^1]。

- **强大的编码能力**：通过引入 `qwen2.5-coder` 版本，增强了代码理解和生成的能力，在编程辅助方面表现出色[^3]。

- **快速启动时间**：得益于优化后的架构设计，即使是在较低配置的机器上也能实现迅速加载与响应[^2]。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_qwen2.5-0.5b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_qwen2.5-0.5b")

input_text = "编写一段 Python 函数来计算两个数之和"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))