File size: 2,176 Bytes
010572f
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
58
59
60
61
# Сфера 076: DEVOPS

Модель для сферы разработки 076 (DEVOPS), обученная на базе [nativemind/shridhar_8k_multimodal](https://huggingface.co/nativemind/shridhar_8k_multimodal).

## 🎯 Назначение

**Сфера 076 (DEVOPS)** - специализированная модель для задач разработки программного обеспечения.

## 🚀 Использование

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

# Загрузка базовой модели
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nativemind/shridhar_8k_multimodal")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nativemind/shridhar_8k_multimodal")

# Загрузка LoRA адаптера
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "nativemind/sphere_076_developer")

# Генерация
prompt = "Напиши функцию на Python для сортировки массива"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## 📊 Технические характеристики

- **Базовая модель**: nativemind/shridhar_8k_multimodal
- **Архитектура**: LoRA адаптация
- **Специализация**: DEVOPS
- **Языки**: Русский, английский
- **Контекст**: 8192 токена

## 🎯 Применение

Модель предназначена для:
- Разработки программного обеспечения
- Code review и анализа кода
- Архитектурного проектирования
- DevOps задач
- Тестирования
- Технического писательства

## 📚 Обучение

Модель обучена на датасете developers_108_perfect.jsonl с 108 примерами для сферы 076.

## 📄 Лицензия

MIT License

---

**Автор**: NativeMind  
**Дата**: 25 октября 2025  
**Версия**: 1.0