Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,176 @@
+# Model Card: qwen-python-slm v2
+
+## Visão geral
+
+`qwen-python-slm` é um modelo de linguagem pequeno (SLM) especializado em gerar código para o ecossistema de **Engenharia de Dados, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, LLMs, Agentes de IA, DataOps e MLOps**.
+
+Esta é a **versão 2** do modelo, um ajuste fino (SFT com QLoRA) do [`Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct), mantendo a arquitetura de 1,5 bilhão de parâmetros e adicionando adaptadores LoRA treinados para responder a instruções técnicas de dados/IA em **Python**, **SQL** e **PySpark**.
+
+- **Tipo de modelo:** Causal LM para geração de código
+- **Idioma:** Português (instruções) + código multilíngue (Python/SQL/PySpark)
+- **Licença:** Apache 2.0
+- **Formatos disponíveis:**
+  - Pesos completos (merged, FP16) no Hugging Face Hub
+  - GGUF quantizado em Q4_K_M para uso local via Ollama / llama.cpp / Continue.dev
+
+---
+
+## Uso pretendido
+
+- Geração de scripts Python para ETL/ELT, análise de dados e ML.
+- Escrita de consultas SQL compatíveis com SQLite/PostgreSQL.
+- Geração de código PySpark para processamento distribuído.
+- Prototipagem de agentes de IA com LangChain, LlamaIndex, CrewAI etc.
+- Automação de pipelines de MLOps/DataOps (Airflow, dbt, MLflow).
+- Uso educacional e produtividade de desenvolvedores de dados.
+
+> **Não recomendado para:** produção crítica sem revisão humana; geração de código com dados sensíveis sem validação de segurança; substituição de engenheiros especialistas.
+
+---
+
+## Comandos de linguagem
+
+O modelo reconhece prefixos no prompt para forçar a linguagem/domínio desejado:
+
+```text
+/python   Código Python genérico
+/sql      Consultas SQL
+/pyspark  Código PySpark
+/ml       Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, etc.)
+/llm      LLMs e fine-tuning (transformers, peft, vLLM, etc.)
+/agent    Agentes de IA (LangChain, LlamaIndex, CrewAI, etc.)
+/dataops  Pipelines/DataOps/MLOps (Airflow, dbt, MLflow, etc.)
+```
+
+Exemplo:
+
+```bash
+ollama run thiago_lange/qwen-python-slm "/sql Liste os 10 produtos mais vendidos no último trimestre."
+```
+
+---
+
+## Detalhes do treinamento
+
+- **Modelo base:** `Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct`
+- **Técnica:** Supervised Fine-Tuning (SFT) com QLoRA (4-bit NF4)
+- **Versão:** v2
+- **Tamanho de contexto:** 2048 tokens
+- **Hardware de treino:** NVIDIA GeForce RTX 5050 (8 GB VRAM)
+- **Hiperparâmetros LoRA:**
+  - `r = 32`
+  - `alpha = 64`
+  - `dropout = 0.05`
+  - Módulos alvo: `q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`, `gate_proj`, `up_proj`, `down_proj`
+- **Hiperparâmetros de treino:**
+  - Batch size efetivo: 32 (1 × 32 gradient accumulation)
+  - Learning rate: 2e-4
+  - Max steps: 1500
+  - Warmup steps: 75
+  - Otimizador: `paged_adamw_8bit`
+- **Parâmetros treináveis:** 36,9M (2,34% do total)
+
+---
+
+## Dados de treino
+
+Dataset final combinado: **141.838 amostras**, com splits de treino/teste estratificados por fonte. A avaliação usa apenas os holdouts de teste, nunca os dados de treino.
+
+- **Dataset principal:** `iamtarun/python_code_instructions_18k_alpaca` (Python, filtrado por keywords de dados/IA)
+- **Datasets Python extras:** `flytech/python-codes-25k`, `m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction` (filtrado para Python, subamostrado para 30k), `datasets/python_docs_synthetic.json` (2.500 amostras sintéticas)
+- **Dataset SQL:** combinação de `b-mc2/sql-create-context`, `numbersstation/NSText2SQL`, `shainalcon/synthetic-text-to-sql` e queries sintéticas por dialeto (~48.600 amostras de treino)
+- **Dataset PySpark:** ~9.263 amostras sintéticas + 292 oficiais da documentação Spark
+- **Filtro de domínio:** amostras são mantidas apenas se contiverem palavras-chave do ecossistema de dados/IA (pandas, sklearn, PyTorch, Spark, Airflow, MLflow, LangChain etc.)
+- **Prompt de sistema:** engenheiro de dados/ML sênior, especializado em Python/SQL/PySpark para dados e IA.
+
+---
+
+## Métricas de avaliação
+
+Avaliação executada com `src/evaluate.py` (Python) e `src/evaluate_extended.py` (SQL e PySpark), 30 amostras por linguagem, usando exclusivamente os **holdouts de teste** (`datasets/splits/*_test.json`). Os dados de teste não foram vistos durante o treino, então as métricas refletem generalização.
+
+| Métrica | Valor |
+|---|---|
+| Taxa de compilação Python válida | 96,67% |
+| Taxa de execução Python sem erros | 43,33% |
+| Taxa de parse SQL válido | 100,00% |
+| Taxa de sintaxe PySpark válida | 100,00% |
+| BLEU médio — Python | 0,144 |
+| BLEU médio — SQL | 0,798 |
+| BLEU médio — PySpark | 0,802 |
+
+Observações:
+- A queda na taxa de execução Python em relação à v1 (83,33%) é esperada: desta vez a avaliação usa holdout de teste real, não amostras do treino.
+- Os erros de execução Python foram principalmente ambientais (biblioteca externa ausente como `bs4`, `tensorflow`, `mysql`; arquivos CSV locais inexistentes; dados NLTK não baixados), não falhas de sintaxe.
+- SQL e PySpark são avaliados apenas por sintaxe/parse, já que a execução real exigiria banco de dados e cluster Spark.
+- BLEU mede similaridade com a referência, não correção semântica.
+
+Futuramente, recomenda-se adicionar **pass@1** em benchmarks como HumanEval, MBPP e Spider/BIRD (SQL), com dados nunca vistos no treino.
+
+---
+
+## Limitações
+
+- O modelo foi treinado com recursos limitados (RTX 5050 8 GB, 1500 steps), então pode apresentar alucinações ou código não executável.
+- SQL é validado sintaticamente, mas não executado contra um banco real — a semântica depende do schema fornecido.
+- PySpark é tratado como Python; a execução real exige ambiente Spark configurado.
+- O domínio é voltado para dados/IA; código fora desse escopo (frontend, mobile, etc.) pode ter qualidade inferior.
+- O modelo pode reproduzir vieses presentes nos dados de treino.
+
+---
+
+## Como usar
+
+### Ollama (GGUF)
+
+```bash
+ollama run thiago_lange/qwen-python-slm-v2 "/python Crie uma DAG do Airflow que baixe um CSV e salve no S3."
+```
+
+### Transformers (pesos merged)
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_id = "tel1980/qwen-python-slm-v2"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
+
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "Você é um engenheiro de dados e Machine Learning sênior."},
+    {"role": "user", "content": "/sql Liste os clientes com mais de 5 pedidos."},
+]
+inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
+outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.2)
+print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+---
+
+## Licença
+
+Este modelo é distribuído sob a licença **Apache 2.0**, a mesma do modelo base Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct.
+
+---
+
+## Citação
+
+Se você usar este modelo em trabalhos acadêmicos, cite o modelo base:
+
+```bibtex
+@article{qwen2.5,
+  title={Qwen2.5 Technical Report},
+  author={Qwen Team},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2409.12186},
+  year={2024}
+}
+```
+
+---
+
+## Links
+
+- Código-fonte: `https://github.com/tel1980/SLM_python`
+- Pesos merged v2 (FP16): `https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm-v2`
+- GGUF quantizado v2: `https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm-v2-gguf`
+- Versão anterior (v1): `https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm`