初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: campedersen/cad0 Source: Original Platform
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ModelHub XC
203
README.md
Normal file
203
README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,203 @@
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license: mit
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base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
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tags:
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- text-to-cad
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- cad
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- 3d-modeling
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- parametric
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- lora
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- qwen2
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language:
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- en
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library_name: transformers
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pipeline_tag: text-generation
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# cad0
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**cad0** is a fine-tuned language model for text-to-CAD generation. Given a natural
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language description of a mechanical part, it generates [Compact
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IR](https://github.com/ecto/vcad) — a token-efficient domain-specific
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language for parametric 3D geometry.
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## Demo
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Try it: [**cad0-demo on HuggingFace
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Spaces**](https://huggingface.co/spaces/campedersen/cad0-demo)
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For browser/offline use:
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[**cad0-mini**](https://huggingface.co/campedersen/cad0-mini) (0.5B, ONNX quantized)
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## What It Does
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```
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Input: "50x30mm mounting plate with 4 corner holes"
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Output: C 50 30 5
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Y 2.5 10
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T 1 5 5 0
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D 0 2
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...
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```
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The Compact IR output can be parsed and evaluated by the [vcad
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kernel](https://github.com/ecto/vcad) to produce editable parametric
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geometry.
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## Supported Part Types
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| Family | Examples |
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|--------|----------|
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| Bracket | L-brackets, Z-brackets, mounting plates |
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| Standoff | Cylindrical spacers, threaded standoffs |
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| Enclosure | Boxes, vented enclosures, rounded shells |
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| Gear | Spur gears, hubs |
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| Flange | Bolt circles, blind flanges |
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| Clip | Snap clips, spring clips |
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## Usage
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### With Transformers + PEFT
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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from peft import PeftModel
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base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct",
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torch_dtype="auto",
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device_map="auto"
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)
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||||
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "campedersen/cad0")
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||||
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct")
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prompt = "50x30mm mounting plate with 4 corner holes"
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messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
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text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False,
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add_generation_prompt=True)
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||||
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
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||||
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.1,
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||||
do_sample=True)
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||||
ir = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:],
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||||
skip_special_tokens=True)
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print(ir)
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```
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### API Endpoint
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```
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curl -X POST https://ecto--cad0-training-inference-infer.modal.run \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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||||
-d '{"prompt": "L-bracket with mounting holes", "temperature": 0.1}'
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```
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## Compact IR Reference
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```
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┌──────────────┬──────────────┬──────────────────────────────────┐
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│ Op │ Syntax │ Description │
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├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Cube │ C x y z │ Box with dimensions x, y, z (mm) │
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├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Cylinder │ Y r h │ Cylinder with radius r, height h │
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├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Sphere │ S r │ Sphere with radius r │
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├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Cone │ K r1 r2 h │ Cone/frustum │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Translate │ T n x y z │ Move node n by offset │
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├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Rotate │ R n rx ry rz │ Rotate node n (degrees) │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Scale │ X n sx sy sz │ Scale node n │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
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||||
│ Union │ U a b │ Boolean union │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Difference │ D a b │ Boolean subtraction │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Intersection │ I a b │ Boolean intersection │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Shell │ SH n t │ Hollow out with wall thickness t │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Fillet │ F n r │ Round edges with radius r │
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||||
├──────────────┼──────────────┼──────────────────────────────────┤
|
||||
│ Chamfer │ CH n d │ Bevel edges with distance d │
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||||
└──────────────┴──────────────┴──────────────────────────────────┘
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```
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Nodes are 0-indexed; each line creates a new node.
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## Training
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```
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┌───────────────────┬───────────────────────────┐
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│ Parameter │ Value │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ Base model │ Qwen2.5-Coder-7B-Instruct │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ Method │ QLoRA (4-bit NF4) │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ LoRA rank │ 64 │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ LoRA alpha │ 128 │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Training examples │ 530,531 │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Epochs │ 1 │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ Batch size │ 64 (effective) │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Learning rate │ 2e-4 (cosine) │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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||||
│ Hardware │ 1x NVIDIA H100 80GB │
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├───────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Training time │ 9h 15m │
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└───────────────────┴───────────────────────────┘
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```
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## Evaluation
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```
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┌──────────────────────────┬───────────────────────────┐
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│ Metric │ Value │
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├──────────────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Final eval loss │ 0.324 │
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├──────────────────────────┼───────────────────────────┤
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│ In-distribution accuracy │ 75% │
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├──────────────────────────┼───────────────────────────┤
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│ Out-of-distribution │ Limited (see Limitations) │
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└──────────────────────────┴───────────────────────────┘
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```
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## Limitations
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- Training bias: May add features (holes, fillets) to simple primitives — training
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data weighted toward complex manufactured parts
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- Dimension ambiguity: Occasionally confuses radius vs diameter for cylinders
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- Limited primitives: No native hexagon support; hex shapes require boolean
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workarounds
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- OOD generalization: Struggles with part types not in training distribution
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## Related
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- https://github.com/ecto/vcad — Open-source parametric CAD with custom BRep
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kernel
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- https://vcad.io — Web app with cad0 integration
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- https://huggingface.co/campedersen/cad0-mini — 0.5B distilled model for browser
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inference
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## Citation
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@misc{cad0,
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author = {Cam Pedersen},
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title = {cad0: Text-to-CAD Language Model},
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year = {2026},
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publisher = {HuggingFace},
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url = {https://huggingface.co/campedersen/cad0}
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}
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## License
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MIT
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Reference in New Issue
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