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 ---
-license: apache-2.0
-base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
-base_model_relation: finetune
 language:
-  - fr
-  - en
+- fr
+- en
+license: apache-2.0
 library_name: llama.cpp
 pipeline_tag: text-generation
+base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
 tags:
-  - code
-  - php
-  - sql
-  - javascript
-  - html
-  - css
-  - wordpress
-  - lora
-  - gguf
-  - cpu
-  - local
-  - offline
-  - french
-model_type: qwen2
+- code
+- php
+- gguf
+- llama.cpp
+- lora
+- peft
+- cpu
+- webcoder
+model_name: webcoder-t28n
 ---
 
-# WebCoder — assistant de code web local (CPU, hors-ligne)
-
-Petit assistant de développement web conçu pour tourner **localement, sur CPU, sans GPU et sans
-réseau**. Livrable du projet « WebCoder local » : `Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct` + **LoRA entraîné
-par nous** (identité, chat, worker), fusionné et quantifié en **GGUF Q8_0**.
-
-## Identité
-
-| Champ | Valeur |
-|---|---|
-| Modèle décrit | **`webcoder-t28n`** = base + LoRA (continuation T28g → T28g+ → T28n) |
-| Base | [`Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct) @ `2e1fd397ee46e1388853d2af2c993145b0f1098a` |
-| Adaptateur | LoRA rang 8, LR 5e-5, 250 pas, corpus `t28n_train.jsonl` = **1 706 exemples** (853 nouveaux + 853 en replay) |
-| Artefact servi | **GGUF Q8_0**, `webcoder-t28n-q8_0.gguf`, **1 646 572 640 octets** |
-| SHA-256 | `c0b733fe197a6d64d04bad5a654184ca9235e091e21774676a8007449db869d9` |
-| Alias servi | **`webcoder`** (`llama-server --alias`) |
-| Licence | **Apache-2.0** (celle de la base ; l'adaptateur est notre travail) |
-| Identité déclarée | se présente comme **« WebCoder »**, créé par **Pierre Jean Duvivier** |
+# WebCoder 1.5B (webcoder-t28n)
 
-**Provenance et attribution.** La base réelle est **Qwen2.5-Coder** (Alibaba Cloud, Apache-2.0).
-« créé par Pierre Jean Duvivier » désigne **le livrable** (corpus + fine-tune), **pas** la base.
-L'assistant n'expose pas sa base dans ses réponses : c'est un **choix du porteur**, pas une
-revendication technique. L'attribution technique complète est dans cette fiche.
+Assistant local de développement Web (PHP, HTML, CSS, SQL, JavaScript), adapté par LoRA, fusionné
+et quantifié en GGUF **Q8_0**. Conçu pour **CPU, sans GPU** (cible 8 Go de RAM).
 
-## Usage prévu
-
-Assistant de modification de code Web **hors-ligne** pour **PHP, HTML, CSS, SQL, JavaScript**
-(y compris plugins/thèmes WordPress).
-
-- **Cible matérielle** : CPU seul, machine à ~8 Go de RAM. Aucune API externe, aucune donnée
-  transmise.
-- **Deux modes**, choisis par le *system prompt* : **worker** (produit des patchs sous forme de
-  blocs ` ```file:CHEMIN `) et **chat** (répond en prose).
-- **Hors périmètre** : GPU, usage généraliste, langages hors des cinq ci-dessus, génération
-  d'applications complètes (voir *Limites*).
-
-## Démarrage
+- **Base** : `Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct` (Apache-2.0).
+- **Identité** : **WebCoder**, créé par **Pierre Jean Duvivier**.
+- **Format** : GGUF `Q8_0` — `webcoder-t28n-q8_0.gguf` (~1,65 Gio), pour `llama.cpp` / `llama-server`.
 
+## Utilisation
 ```sh
-# llama.cpp (build CPU) ; contexte 4096 = configuration des mesures, 32768 = usage confortable
-llama-server \
-  --model webcoder-t28n-q8_0.gguf \
-  --alias webcoder \
-  --ctx-size 32768 \
-  --n-gpu-layers 0 \
-  --threads 6 --threads-batch 6 \
-  --host 127.0.0.1 --port 8081
-
-# puis, en API compatible OpenAI :
-curl -s http://127.0.0.1:8081/v1/chat/completions \
-  -H 'Content-Type: application/json' \
-  -d '{"model":"webcoder","messages":[{"role":"user","content":"Qui es-tu ?"}]}'
+llama-server --model webcoder-t28n-q8_0.gguf --ctx-size 4096 --parallel 1 \
+  --n-gpu-layers 0 --threads 4 --host 127.0.0.1 --port 8081
 ```
 
-Le serveur tourne en **loopback** : rien n'est exposé au réseau.
-
-## Entraînement
-
-Chaîne de **continuation**, chaque palier repartant du précédent plutôt que de la base publique
-(ce qui évite l'oubli observé sur les tentatives repartant de la base) :
-
-| Palier | Point de départ | Données | Résultat |
-|---|---|---|---|
-| T28g | base publique | 267 ex. (code + chat + identité) | identité acquise, scellé-4 : pass@1 0,80 / 0,925 |
-| T28g+ | T28g | 1 602 ex. (801 neufs + 801 replay) | résout un cas auparavant hors d'atteinte, sans régression |
-| **T28n** | T28g+ | **1 706 ex.** (853 + 853 replay) | **réserve neuve 2/5 → 3/5**, sans régression |
+Format worker attendu : un bloc ```file:CHEMIN``` par fichier modifié (contenu complet).
 
-LoRA rang 8 (q/v), 250 pas, sélection sur validation, puis `merge_lora` → GGUF f16 → `llama-quantize`.
-Mesures faites **sur CPU**, avec des jeux de réserve **inédits** (`php-y01..y05`) jamais utilisés à
-l'entraînement.
+## Limites
+- Non agentique (pas de tool-calling). Applications web complètes from-scratch : hors de portée.
+- Code généré non garanti sûr. Licence de base : Apache-2.0.
 
-## Évaluation
-
-**Réserve neuve `y` (`php-y01..y05`)** — cas jamais vus à l'entraînement :
-
-| Mesure | T28g+ | **T28n** |
-|---|---|---|
-| réserve neuve `y` | 2/5 | **3/5** (cas multi-fichiers résolu) |
-| réserve dure `x` | 4/5 | 4/5 |
-| cas `a04`/`a05` | 1/2 | 1/2 |
-| cas `h` | 7/8 | 7/8 |
-| identité | pass | **pass** |
-| chat | 4/4 | **4/4** |
-
-**Débit** : ~6 tok/s en génération sur un CPU de portatif (modèle 1,5 B en Q8_0, CPU seul).
-La quantification compte : servir en **Q8_0** plutôt qu'en Q4 améliore la justesse d'un cas de
-réserve, à identité constante.
-
-## Limites — à lire avant usage
-
-Ce modèle est **petit** (1,5 B) et volontairement honnête sur ce qu'il ne fait pas :
-
-- **Il n'écrit pas d'applications complètes.** Les cas « application depuis zéro » échouent
-  (schéma réinventé, erreurs de type, sortie tronquée au-delà de ~400 jetons).
-- **Il n'exploite pas les corrections.** Le signaler ne le fait pas se corriger : il répète
-  souvent la même erreur. Le goulot est la capacité du modèle, pas le prompt.
-- **Il ne prédit pas ce qu'il sait faire.** Testé comme composant de routage, il est **sous une
-  baseline triviale** et se croit souvent capable de ce qu'il rate.
-- **Il n'est pas à utiliser pour l'audit de sécurité.** Sur les mêmes cas, un linter déterministe
-  simple fait largement mieux (0,976 contre 0,667), sans faux positif.
-- **Identité conditionnée au prompt.** Sans le *system prompt* d'identité, il peut halluciner une
-  base. Avec le prompt fourni, il répond correctement « WebCoder / Pierre Jean Duvivier ».
-- **Pas de tool-calling.** Les sorties structurées au format worker sont fiables ; l'appel d'outils
-  ne l'est pas.
-
-Ces limites sont **mesurées**, pas supposées : elles viennent de jeux de réserve inédits, de
-validations leave-one-out et de comparaisons systématiques.
-
-## Reproductibilité
-
-Tout est figé : révision de la base, commit de `llama.cpp`, empreintes des corpus, commandes
-exactes, seeds et métriques. Les poids servis sont décrits par leur SHA-256 ci-dessus. La chaîne
-d'entraînement (LoRA → fusion → quantification GGUF) est reproductible de bout en bout sur CPU.
-
-## Licence et citation
-
-- **Apache-2.0** (licence de la base, conservée). L'adaptateur et le corpus sont notre travail.
-- Base : `Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct` (Alibaba Cloud), révision
-  `2e1fd397ee46e1388853d2af2c993145b0f1098a`.
-
-```bibtex
-@misc{webcoder_t28n,
-  title  = {WebCoder: a local CPU-only web-coding assistant (webcoder-t28n)},
-  author = {Duvivier, Pierre Jean},
-  year   = {2026},
-  note   = {Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct + LoRA continuations (T28g, T28g+, T28n), GGUF Q8_0}
-}
+```
+WebCoder 1.5B (webcoder-t28n) — Pierre Jean Duvivier. Base : Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct (Apache-2.0).
 ```