# 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

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## 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.

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## 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."
```

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## 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)

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## 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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))
```

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## Licença

Este modelo é distribuído sob a licença **Apache 2.0**, a mesma do modelo base Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct.

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## 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}
}
```

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## 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`