初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: Vilyam888/Code_analyze.1.0
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,161 @@
+---
+library_name: transformers
+license: apache-2.0
+base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
+pipeline_tag: text-generation
+inference: true
+tags:
+- code
+- code-analysis
+- qwen
+- qwen2
+- text-generation
+- transformers
+- fine-tuned
+widget:
+- text: "Задача:\nНапишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает сумму всех элементов.\n\nРешение (код):\n```python\ndef sum_list(numbers):\n    total = 0\n    for num in numbers:\n        total += num\n    return total\n```\n\nОтвет:\n"
+  example_title: "Анализ кода - сумма списка"
+- text: "Задача:\nСоздайте функцию для вычисления факториала числа.\n\nРешение (код):\n```python\ndef factorial(n):\n    if n <= 1:\n        return 1\n    return n * factorial(n-1)\n```\n\nОтвет:\n"
+  example_title: "Анализ кода - факториал"
+---
+
+# Code Analyzer Model
+
+Fine-tuned версия модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct для анализа кода студента на основе условия задачи (for Machine Learning tasks).
+
+## Описание модели
+
+Эта модель предназнаечена для анализа кода студента. Модель принимает:
+- **Условие задачи** (текстовое описание)
+- **Код решения студента** (Python код)
+
+И возвращает детальный анализ в формате JSON, включающий:
+- Оценку правильности решения
+- Анализ соответствия требованиям задачи
+- Оценку качества кода
+- Сильные и слабые стороны решения
+- Рекомендации по улучшению
+- Детальный анализ с обоснованием
+
+Модель основана на Qwen2.5-Coder-3B-Instruct и дообучена с использованием LoRA (Low-Rank Adaptation).
+
+## Быстрый старт
+
+### Вариант 1: Использование локально (Python)
+
+**Установка зависимостей:**
+```bash
+pip install transformers torch
+```
+
+**Простой пример использования:**
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+import json
+
+model_name = "Vilyam888/Code_analyze.1.0"
+
+# Загрузка модели
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# Условие задачи
+task = "Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает сумму всех элементов."
+
+# Код студента
+code = """def sum_list(numbers):
+    total = 0
+    for num in numbers:
+        total += num
+    return total"""
+
+# Форматирование входа
+input_text = f"Задача:\n{task}\n\nРешение (код):\n```python\n{code}\n```"
+prompt = f"{input_text}\n\nОтвет:\n"
+
+# Генерация анализа
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+with torch.no_grad():
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_new_tokens=1024,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.8,
+        top_k=20,
+        repetition_penalty=1.05,
+        do_sample=True
+    )
+
+# Декодирование и парсинг JSON
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+result = response.split("Ответ:")[-1].strip()
+analysis = json.loads(result)
+
+print(json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2))
+```
+
+**Или используйте готовые скрипты из репозитория:**
+
+Простой пример (минимальный код):
+```bash
+python scripts/quick_start_example.py
+```
+
+Полный пример с интерактивным режимом:
+```bash
+python scripts/use_model_example.py
+```
+
+
+## Детали обучения
+
+- **Базовая модель:** Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
+- **Метод обучения:** LoRA (Low-Rank Adaptation)
+- **Параметры LoRA:**
+  - `r`: 16
+  - `lora_alpha`: 32
+  - `lora_dropout`: 0.05
+- **Фреймворк:** TRL (Transformer Reinforcement Learning)
+- **Формат данных:** JSONL с полями `input` и `output`
+
+## Ограничения
+
+- Модель обучена на русском языке для анализа кода
+- Может генерировать неточные или неполные ответы
+- Требует GPU для эффективной работы
+
+## Использование через API
+
+Модель можно использовать через несколько способов:
+
+### 1. Через transformers (Python)
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+```
+
+### 2. Через Hugging Face Inference API
+```python
+import requests
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Vilyam888/Code_analyze.1.0"
+```
+
+### 3. Через Gradio Space API
+Если создан Gradio Space, можно использовать его API endpoint.
+
+### 4. Интеграция в Backend проект
+Примеры для FastAPI, Flask, Django, Node.js и других фреймворков.
+
+
+## Лицензия
+
+Apache 2.0
+
+## Авторы
+
+Fine-tuned by Vilyam888