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
|