File size: 2,231 Bytes
b12f259 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 | ---
license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
language:
- tr
- en
tags:
- code
- typescript
- kotlin
- python
- qlora
pipeline_tag: text-generation
---
# Pulsar Coder 1.5B
Pulsar, [NeutronYazılım](https://neutronyazilim.com.tr) tarafından [Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct) üzerine QLoRA ile fine-tune edilmiş, TypeScript, Kotlin ve Python odaklı bir kod üretim modelidir.
## Kullanım
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "NeutronYazilim/pulsar-coder-1.5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
messages = [
{"role": "system", "content": "You are an expert software engineer. Given an instruction, write the requested code."},
{"role": "user", "content": "Write a TypeScript function `debounce` that delays invoking a function until after a wait time."},
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, repetition_penalty=1.15)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```
Quantize edilmiş GGUF sürümü (llama.cpp ile kullanım için) [NeutronYazilim/pulsar-coder-1.5b-GGUF](https://huggingface.co/NeutronYazilim/pulsar-coder-1.5b-GGUF) altında mevcut.
## Eğitim
- Baz model: Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
- Yöntem: QLoRA (4-bit NF4, r=16, alpha=32), sequence packing, 3 epoch
- Veri seti: ~1450 örnek — public repo (claws-mouse-linux), [bigcode/commitpackft](https://huggingface.co/datasets/bigcode/commitpackft) (Python/TypeScript/Kotlin) ve elle yazılmış kimlik verisi
- Donanım: RTX 3050 Laptop (4GB VRAM)
## Sınırlamalar
- 1.5B parametre boyutunda küçük bir model; karmaşık/çok adımlı görevlerde daha büyük modeller kadar güçlü değildir.
- Kimlik ile ilgili sorularda bazen gramer açısından pürüzlü cevaplar verebilir.
- İngilizce kimlik soruları Türkçe kadar tutarlı değildir.
## Lisans
Apache License 2.0 (baz modelle aynı).
|