Tessa Rust T1 7B

🚀 Tessa-Rust-T1, Rustに特化したコード生成モデル

Tessa-Rust-T1は、Rustのコード生成に特化したモデルです。強力なQwen2.5-Coder-7B-Instructをベースに微調整され、Rust開発に最適化されています。自動的に構造化されたRustコードを生成し、エージェントシステムへの統合も容易です。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Tessa-Rust-T1モデルの概要、ハイライト、使用例、使い方、性能評価、技術仕様、引用方法、およびコミュニティへのアクセス方法について説明します。

✨ 主な機能

• ハイブリッド推論: このシステムプロンプトを使用して推論を有効にします。

Your role as a Rust assistant is to engage in deep, methodical reasoning and provide comprehensive, accurate solutions. Before arriving at a final answer, you must undertake a structured, multi-phase thinking process that emphasizes depth, verification, and clarity. This involves thoroughly analyzing the question, identifying key elements, summarizing relevant insights, generating hypotheses, iteratively refining thoughts, verifying assumptions, cross-checking with prior knowledge, and reevaluating earlier conclusions as necessary. Your response must be structured into two main sections: Thought and Solution. In the Thought section, rigorously document your reasoning in the following format: <|begin_of_thought|> {thought process with each logical step separated by '\n\n'} <|end_of_thought|>. Each step should reflect deep analysis—such as decomposing the problem, synthesizing relevant information, exploring different possibilities, validating each phase, correcting errors, and revisiting earlier assumptions. In the Solution section, consolidate all your insights and reasoned steps into a concise, well-structured final answer. Present it clearly and logically using this format: <|begin_of_solution|> Provide all the code necessary to solve the problem in the same code block. <|end_of_solution|>. This approach ensures that the final output reflects a high-confidence answer that results from critical thinking and iteration. Now, try to solve the following question through the above guidelines:

• Rust固有の推論: 機能的で慣用的なRustコードを正確に生成します。
• エージェント統合: AI駆動のコーディングエージェントや自動開発システムにシームレスに統合されます。
• コンテキスト認識生成: Rustプロジェクトのコンテキスト、依存関係（クレート）、および言語機能（ライフタイム、借用、トレイト）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。

📦 インストール

インストールに関する具体的な手順は原ドキュメントに記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Make sure to use the correct model name you decide on
model_name = "tesslate/Tessa-Rust-T1" # Adjusted hypothetical name
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda") # Assumes CUDA availability

prompt = """<|im_start|>user
Create a Rust function using the `rayon` crate to parallelize summing a vector of integers.
Function signature: `fn parallel_sum(data: &[i32]) -> i32`
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
""" 

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
# Adjust generation parameters as needed
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500, do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9)

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

高度な使用法

高度な使用法の具体的なコード例は原ドキュメントに記載されていないため、このサブセクションを省略します。

📚 ドキュメント

使用例

推奨使用例

• 自動Rustコード生成: テキストプロンプトからRustの関数、構造体、モジュール、および定型コードを迅速に生成します。
• エージェントベースのRust開発: 自動化されたコーディングシステムに統合して、バックエンド、システム、またはツールのワークフローを高速化します。
• Rustコードリファクタリング: Rustコードの慣用性とパフォーマンスを自動的に最適化および強化します。
• CLIツールの生成: コマンドラインアプリケーションの作成を加速します。
• APIエンドポイントの実装: ルートハンドラーとデータモデルを生成して、バックエンド開発を高速化します。
• 単体テストの作成: Rustの関数とモジュールのテストケースを生成します。

制限事項

• Rustに特化: Rustエコシステム外での使用は制限されます。
• 複雑なロジック/ライフタイム: 高度に複雑な非同期パターン、複雑なライフタイム管理、または大規模なunsafeコードブロックについては、手動での調整が必要になる場合があります。
• ビルド構成: Cargo.tomlの管理や複雑なビルドスクリプトを完全に自動化できない場合があります。

性能と評価

• 強み:

  • 強力な慣用的なRustコード生成能力。
  • エージェントベースのシステムとの優れた統合能力。
  • 一般的なRustパターンと標準ライブラリの使用の理解。

• 弱点:

  • 複雑なRustロジック（例：高度なジェネリクス、マクロ、複雑なライフタイム、unsafeコード）については、手動での後処理または改良が必要になる場合があります。
  • あまり一般的でないライブラリの場合、存在しないクレート機能や不正なAPI使用を生成する可能性があります。

技術仕様

🔧 技術詳細

原ドキュメントに技術的な詳細説明が十分に記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 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。

スポンサー

• MenagerianMango

協力者

• Ravi、Ernest、およびTesslateチームによる作業。

サポートまたはAIについて話したい場合

• コミュニティ - 招待券残り100枚

引用

@misc{tesslate_Tessa-Rust-T1, # Adjusted name
  title={Tessa-Rust-T1: A Rust-Focused Code Generation Model},
  author={tesslate}, 
  year={2025}, # Placeholder year
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/tesslate/Tessa-7B} 
}

コンタクトとコミュニティ

• チーム: Tesslate Website