Tessa T1 14B

🚀 Tessa-T1

Tessa-T1は、強力なQwen2.5-Coder-14B-Instructベースモデルからファインチューニングされた革新的なTransformerベースのReact推論モデルです。Reactフロントエンド開発に特化して設計されており、高度な推論能力を活用して、構造が整った意味のあるReactコンポーネントを自動生成します。エージェントシステムに組み込むことで、ウェブインターフェース開発の自動化やフロントエンドコードのインテリジェンス化に強力なツールとなります。

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🚀 クイックスタート

Tessa-T1は、Reactフロントエンド開発に特化した推論モデルです。以下のセクションでは、このモデルの主な機能、使用例、技術的な詳細などを紹介します。

✨ 主な機能

• React特化の推論：機能的で意味のあるReactコンポーネントを正確に生成します。
• エージェントへの統合：AI駆動のコーディングエージェントや自律的なフロントエンドシステムにシームレスに統合できます。
• コンテキスト認識型生成：UIコンテキストを効果的に理解し、利用して関連するコードソリューションを提供します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "smirki/Tessa-T1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

prompt = """<|im_start|>user
Create a React component for a user profile card.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, do_sample=True, temperature=0.7)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📚 ドキュメント

推奨使用例

• 自動コンポーネント生成：テキストプロンプトから迅速にReactコンポーネントを生成します。
• エージェントベースのウェブ開発：自動化されたコーディングシステムに組み込んで、フロントエンドワークフローを高速化します。
• フロントエンドリファクタリング：Reactコードの最適化と意味的な強化を自動化します。

制限事項

• Reactに特化：React.jsフレームワーク以外での使用は制限されています。
• 複雑な状態管理：高度に動的な状態管理シナリオでは、手動での調整が必要になる場合があります。

🔧 技術詳細

性能と評価

• 強み：
  • 強力な意味的なReactコンポーネント生成能力。
  • エージェントベースのシステムとの優れた統合能力。
• 弱み：
  • 複雑なJavaScriptロジックでは、手動での後処理が必要になる場合があります。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。

📖 引用

@misc{smirki_Tessa-T1,
  title={Tessa-T1: React-Focused Reasoning Model for Component Generation},
  author={tesslate},
  year={2025},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/tesslate/Tessa-T1}
}

🤝 コンタクトとコミュニティ

• 作成者: smirki
• リポジトリとデモ: 近日公開予定！

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