Написание кода — генерация Lua-функций, модулей, структур данных
Код-ревью — анализ кода с выявлением багов (SQL injection, утечки переменных, проблемы производительности)
Агентское поведение — задаёт 1-2 уточняющих вопроса перед написанием, если задача неоднозначная
Объяснение кода — разбор сложного Lua-кода с пояснениями

Примеры

Написание кода:

Запрос: Write a Lua event system with on, off, and emit methods.
Ответ:
local Event = {listeners = {}}
function Event:on(name, fn)
  self.listeners[name] = self.listeners[name] or {}
  table.insert(self.listeners[name], fn)
end
function Event:emit(name, ...)
  for _, fn in ipairs(self.listeners[name] or {}) do fn(...) end
end
return Event

Код-ревью:

Запрос: Review this Lua code (SQL query with string concatenation)
Ответ: SQL Injection — используйте параметризованные запросы. Stale cache — очищайте кэш при ошибке.

Агентское поведение:

Запрос: I need a Lua save system for my game.
Ответ: Before I write the code, I have a couple questions:
1. Are you saving data to a file or a database?
2. Do you need to handle encryption for sensitive information?

Параметры обучения

Параметр	Значение
Базовая модель	Qwen 2.5 Coder 3B Instruct
Метод	QLoRA (4-bit)
LoRA rank	128
LoRA alpha	256
Learning rate	8e-5
Эпох	3
Оптимизатор	AdamW 8-bit
Квантизация GGUF	Q8_0

Оптимизация

Гиперпараметры подобраны с помощью автоматизированного поиска (50 экспериментов). Лучшая конфигурация выбрана по минимальному val_loss.

Использование

Ollama

ollama run hf.co/kertpoli/lua-coder-qwen25-3b-gguf

llama.cpp

./llama-server -m lua-coder-q8_0.gguf -ngl 99 -c 1024 --port 8091

Python (llama-cpp-python)

python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(model_path="lua-coder-q8_0.gguf", n_gpu_layers=-1, n_ctx=1024)

result = llm.create_chat_completion(
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Lua stack with push and pop"}],
    max_tokens=200,
    temperature=0.3,
)
print(result["choices"][0]["message"]["content"])

Темы обучения

Модель обучена на примерах из следующих областей:

Структуры данных (стеки, очереди, деревья)
Игровые механики (ECS, state machine, collision)
Утилиты (event system, config loader, object pool)
Love2D, Roblox, OpenResty, Neovim
Metatables, coroutines, closures

Требования

Формат	Размер	VRAM (GPU)	RAM (CPU)
Q8_0	3.1 ГБ	4 ГБ	4 ГБ

Лицензия

Apache 2.0 (наследуется от Qwen 2.5 Coder)