Tessa Rust T1 7B

🚀 Tessa-Rust-T1，專注於Rust的代碼生成模型

Tessa-Rust-T1是一款基於Transformer架構的Rust代碼生成模型，它以強大的Qwen2.5-Coder-7B-Instruct為基礎模型進行微調。該模型專為Rust開發設計，能利用先進的推理能力自主生成結構良好、符合習慣用法的Rust代碼，可集成到代理系統中，助力後端開發、系統編程等工作。

🚀 快速開始

推理示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 確保使用你確定的正確模型名稱
model_name = "tesslate/Tessa-Rust-T1" # 調整後的假設名稱
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda") # 假設支持CUDA

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")
# 根據需要調整生成參數
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))

✨ 主要特性

• 混合推理：通過以下系統提示開啟推理：

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:

• 特定於Rust的推理：能夠準確生成功能完善且符合習慣用法的Rust代碼。
• 代理集成：可無縫融入由AI驅動的編碼代理和自主開發系統。
• 上下文感知生成：能有效理解並利用Rust項目上下文、依賴項（crates）和語言特性（生命週期、借用、特性），提供相關的代碼解決方案。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝相關內容，暫無法提供安裝指南。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 確保使用你確定的正確模型名稱
model_name = "tesslate/Tessa-Rust-T1" # 調整後的假設名稱
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda") # 假設支持CUDA

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")
# 根據需要調整生成參數
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))

📚 詳細文檔

使用場景

推薦用途

• 自動生成Rust代碼：根據文本提示快速生成Rust函數、結構體、模塊和樣板代碼。
• 基於代理的Rust開發：集成到自動化編碼系統中，加快後端、系統或工具的開發流程。
• Rust代碼重構：自動優化和改進Rust代碼，使其更符合習慣用法並提高性能。
• 生成命令行工具：加速命令行應用程序的創建。
• 實現API端點：通過生成路由處理程序和數據模型，加快後端開發。
• 編寫單元測試：為Rust函數和模塊生成測試用例。

侷限性

• 專注於Rust：在Rust生態系統之外的用途有限。
• 複雜邏輯/生命週期：對於高度複雜的異步模式、複雜的生命週期管理或大量的unsafe代碼塊，可能需要手動調整。
• 構建配置：可能無法完全自動化Cargo.toml管理或複雜的構建腳本。

性能和評估

• 優點：
  • 能夠生成高質量、符合習慣用法的Rust代碼。
  • 與基於代理的系統具有出色的集成能力。
  • 理解常見的Rust模式和標準庫的使用。
• 缺點：
  • 對於複雜的Rust邏輯（如高級泛型、宏、複雜的生命週期、unsafe代碼），可能需要手動後處理或優化。
  • 對於不太常見的庫，可能會虛構不存在的crate特性或錯誤的API使用。

技術規格

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} 
}

支持與交流

• 社區：點擊加入 - 剩餘100個邀請名額

贊助者

• MenagerianMango

合作者

由Ravi、Ernest和Tesslate團隊完成。

聯繫我們

• 團隊：Tesslate網站

🔧 技術細節

文檔未提及技術實現細節相關內容，暫無法提供技術細節。

📄 許可證

本模型使用的許可證為：apache-2.0。