metadata
language:
- es
- en
license: apache-2.0
tags:
- code
- quantum
- qwen2
- python
- distillation
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B
QuantumCoder-0.5B
Modelo de generación de código entrenado mediante destilación cuántica, usando IBM Quantum para optimizar hiperparámetros y Qwen3-Coder-480B como modelo profesor.
Proceso
- Profesor: Qwen3-Coder-480B (via OpenRouter)
- Optimización: IBM Quantum (hiperparámetros óptimos)
- Base: Qwen2.5-Coder-0.5B
- Técnica: LoRA fine-tuning + Quantum hyperparameter optimization
Uso
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rod123/QuantumCoder-0.5B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"rod123/QuantumCoder-0.5B",
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
prompt = """### Instrucción:
Escribe una función Python que calcule fibonacci
### Respuesta:
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Roadmap
- QuantumCoder-7B
- QuantumCoder-32B → 6B
- Benchmarks HumanEval