🚀 UIGEN-T1.5 模型卡片
UIGEN-T1.5 是一款基于先进 Transformer 架构的 UI 生成模型,它在 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 基础上进行微调,专注于生成美观、现代且独特的前端用户界面。该模型运用复杂的推理和思维链方法,擅长生成结构严谨、视觉效果出色的 HTML 和 CSS 代码,适用于打造简洁的仪表盘、引人入胜的着陆页和直观的注册表单。
展示视觉丰富性的着陆页
🚀 快速开始
本部分将为你提供使用 UIGEN-T1.5 模型的基本信息和示例代码,帮助你快速上手。
✨ 主要特性
- 先进的 UI 风格:能够生成简洁、现代且独特的设计。
- 思维链推理:增强了推理能力,可实现精确的 HTML/CSS 布局。
- 高可用性:生成响应式且可用于生产环境的前端代码。
📦 安装指南
文档未提及安装步骤,暂不提供相关内容。
💻 使用示例
基础用法
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "smirki/UIGEN-T1.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")
prompt = """<|im_start|>user
Design a sleek, modern dashboard for monitoring solar panel efficiency.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=12012, do_sample=True, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
高级用法
文档未提及高级用法相关代码,暂不提供相关内容。
📚 详细文档
视觉示例
以下是 UIGEN-T1.5 生成界面的示例:
UIGEN-T1.5 生成的仪表盘 UI
使用场景
推荐用途
- 仪表盘:用于展示有洞察力且视觉上吸引人的数据界面。
- 着陆页:打造引人入胜且转化率高的网页。
- 认证屏幕:设计优雅的注册和登录界面。
局限性
- 交互性有限:主要关注 HTML/CSS,JavaScript 功能较少。
- 提示工程:可能需要特定的提示(例如,追加“answer”)。
性能与评估
- 优点:
- 高质量的 UI 生成。
- 对于结构化布局有强大的推理能力。
- 缺点:
- 偶尔会出现重复的设计模式。
- 复杂设计中会有轻微的伪影。
技术规格
属性 |
详情 |
模型类型 |
基于 Transformer 的大语言模型 |
基础模型 |
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct |
精度 |
bf16 混合精度,量化到 q8 |
硬件要求 |
建议 12GB VRAM |
软件依赖 |
Hugging Face Transformers、PyTorch |
引用信息
@misc{Tesslate_UIGEN-T1.5,
title={UIGEN-T1.5: Advanced Chain-of-Thought UI Generation Model},
author={smirki},
year={2025},
publisher={Hugging Face},
url={https://huggingface.co/Tesslate/UIGEN-T1.5}
}
联系与社区
由 vichar ai 赞助 Huggingface 网站
📄 许可证
本模型采用 Apache-2.0 许可证。