Treinado a partir dos subconjuntos HTML, CSS e JavaScript de bigcode/the-stack-smol-xl, com limpeza, deduplicação e filtro opcional por metadados de licença.

O código-fonte original do dataset pode possuir licenças variadas. Consulte o dataset e a origem de cada amostra antes de usar os pesos em cenários que exijam revisão jurídica específica.

Formato de prompt

text

<|bos|><|prompt|>
Crie uma landing page responsiva.
<|html|>

Também existem os tokens <|css|> e <|javascript|>.

Métricas desta execução

Step final: 8000
Eval loss: 1.2921
Perplexidade: 3.6405
Tempo de treino: 47.43 min

Limitações

Este é um modelo de aproximadamente 100M parâmetros e treinamento curto. Pode produzir HTML/CSS/JS inválido, inseguro, incompleto ou repetitivo. Revise o código antes de executar ou publicar.

Uso com Transformers

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("caikybaldo999/webcoder-pro")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("caikybaldo999/webcoder-pro")