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base_model: Qwen/Qwen3.5-0.8B
library_name: peft
pipeline_tag: text-generation
license: other
tags:
- base_model:adapter:Qwen/Qwen3.5-0.8B
- lora
- sft
- korean
- reasoning
- thinking-process
datasets:
- NotoriousH2/reasoning_sft_sample
---

# reasoning_sft_sample_lora_b_quality_v4

`Qwen/Qwen3.5-0.8B`에 한국어 `Thinking Process` 형식 데이터를 SFT한 LoRA adapter입니다.

- Dataset: `NotoriousH2/reasoning_sft_sample`
- Config: `method_b`
- Route: student trace를 teacher가 한국어 `Thinking Process` 형식으로 정리한 데이터
- Base model: `Qwen/Qwen3.5-0.8B`
- Train split: 400 examples
- Training: QLoRA, 2 epochs, LoRA r=16, alpha=32

## System Prompt

```text
당신은 한국어로 추론하고 답하는 조수입니다.
reasoning 영역은 `Thinking Process:`로 시작하고, 한국어로 구조화해 작성하세요.
최종 응답은 사용자의 요청에 맞는 자연스러운 한국어로 작성하세요.
```

## Usage

```python
from peft import AutoPeftModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "NotoriousH2/reasoning_sft_sample_lora_b_quality_v4"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True,
)
```