Viper OneCoder UIGEN

🚀 Viper-OneCoder-UIGEN

Viper-OneCoder-UIGEN 基於 Qwen 2.5 14B 模態架構，專為網頁開發和結構化編碼邏輯而設計，旨在成為該領域的佼佼者。它在合成數據集上進行了微調，利用了最新的編碼對數和思維鏈（CoT）數據集，進一步優化了其“逐步邏輯拆解”和“前端問題解決”能力。該模型在“上下文理解、結構化 UI 開發和長上下文理解”方面有顯著提升，非常適合“基於網頁的編碼任務、HTML/CSS/Tailwind 開發以及遵循詳細指令”等工作。

✨ 主要特性

1. 一流的網頁開發能力：對 HTML、CSS、Tailwind、JavaScript 和前端框架有深入理解。
2. 微調後的逐步邏輯拆解：針對結構化解釋、基於組件的 UI 編碼和邏輯驅動開發進行了優化。
3. 高級指令遵循：能提供精確響應、結構化輸出（如 JSON、YAML）和長文本生成（“8K+ 令牌”）。
4. 長上下文處理能力：可處理多達 128K 令牌，每次響應輸出能力達 8K 令牌。
5. 多語言代碼支持：擅長 HTML、CSS、JavaScript、React、Tailwind CSS、Python 等主要網頁相關語言，文檔支持 29 種以上語言。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，暫不展示安裝指南相關內容。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-OneCoder-UIGEN"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Create a responsive navigation bar using Tailwind CSS."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an advanced AI assistant with expert-level UI coding and reasoning abilities."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

📚 詳細文檔

預期用途

• 精英網頁開發與 UI 設計：是編寫、分析和優化前端代碼的一流模型。
• 逐步編碼邏輯拆解：指導開發者採用結構化編程方法和最佳實踐。
• 基於組件的 UI 開發：生成可複用的 Tailwind 和 React 組件，並提供清晰解釋。
• 結構化數據處理：處理 JSON、XML 和結構化 UI 組件自動化。
• 多語言編程支持：精通 HTML、CSS、Tailwind、JavaScript、React、Python 和 Go。
• 擴展技術內容生成：適合編寫文檔、博客文章和前端教程。

侷限性

1. 高計算需求：由於有 14B 參數，需要強大的 GPU/TPU 才能實現流暢推理。
2. 特定框架的可變性：在不同前端框架上的性能可能有所不同。
3. 可能的錯誤傳播：長文本輸出可能會引入邏輯不一致。
4. 有限的現實世界感知：該模型無法訪問即時互聯網更新。
5. 提示敏感性：性能取決於提示的構建質量。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔧 技術細節

模型基礎信息