Views
No views yet
1from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
2from peft import PeftModel
3import torch
4
5base_model = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"
6adapter_path = "pymlex/qwen3-future-engineers-lora"
7
8tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True)
9
10model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
11 base_model,
12 device_map="auto",
13 torch_dtype=torch.float16,
14 trust_remote_code=True
15)
16
17model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path)
18model.eval()1system_prompt = """
2Ты пишешь полные научно-технические описания школьных инженерных и
3ИТ-проектов для конференции. Пиши по-русски, связно, подробно, конкретно,
4уверенно и без воды. Не сокращай текст до резюме и общего видения.
5Требуется аннотация, введение с актуальностью, цель, задачи,
6оборудование (конкретное, с названиями) и программы (с названиями),
7ход работы, выводы, перспективы.
8"""
9
10def generate(topic):
11 messages = [
12 {"role": "system", "content": system_prompt},
13 {"role": "user", "content": f"Тема: {topic}. Подготовь полное описание проекта для конференции «Инженеры будущего»."}
14 ]
15
16 text = tokenizer.apply_chat_template(
17 messages,
18 tokenize=False,
19 add_generation_prompt=True
20 )
21
22 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
23 prompt_len = inputs.input_ids.shape[1]
24
25 outputs = model.generate(
26 **inputs,
27 max_new_tokens=1200,
28 temperature=0.7,
29 top_p=0.9,
30 do_sample=True
31 )
32
33 decoded = tokenizer.decode(outputs[0][prompt_len:], skip_special_tokens=True)
34 print(decoded.strip())generate("Система мониторинга качества воздуха в школьных кабинетах")</tool_call>
<tool_call>
# Актуальность
В настоящее время все больше людей страдают от проблем, вызванных низким качеством воздуха. Здоровье людей зависит от многих факторов, но одним из важнейших является качество воздуха. В нашей школе есть кабинеты с очень плохой вентиляцией. Поэтому мы решили создать систему мониторинга качества воздуха, которая будет показывать уровень углекислого газа и влажности воздуха в каждом кабинете нашей школы.
# Цель
Разработать и создать систему мониторинга качества воздуха в кабинетах нашей школы.
# Задачи
- 1. Изучить теоретический материал по теме.
- 2. Изучить существующие аналоги.
- 3. Разработать и создать систему мониторинга качества воздуха.
- 4. Провести анализ работы созданной системы.
# Оснащение и оборудование, использованное при создании работы
- 1. Микроконтроллер Arduino UNO
- 2. Датчик влажности воздуха DHT11
- 3. Датчик концентрации углекислого газа MQ135
- 4. Адаптер питания USB
- 5. Компьютер с установленным ПО: Arduino IDE, Fritzing
- 6. 3D-принтер Maestro Classic
- 7. Пластик ABS
# Описание
Для создания системы мониторинга качества воздуха в кабинетах нашей школы авторы решили использовать микроконтроллер Arduino UNO. Это решение обусловлено его простотой и доступностью.
Для датчиков влажности воздуха DHT11 и концентрации углекислого газа MQ135 авторы использовали стандартные разъёмы на 2 провода.
В качестве среды для разработки авторы выбрали Arduino IDE. Это обусловлено простотой использования и доступностью. Для создания электрической схемы авторы использовали программу Fritzing. Это обусловлено простотой использования и доступностью. Для создания корпуса системы мониторинга качества воздуха авторы использовали 3D-принтер Maestro Classic. Это обусловлено простотой и доступностью.
В процессе работы над проектом авторы проявили инициативу, активно изучили необходимый теоретический материал, изучили существующие аналоги, разработали и создали систему мониторинга качества воздуха, провели анализ работы созданной системы.
# Результаты работы/выводы
В результате работы над проектом авторы получили систему мониторинга качества воздуха в кабинетах нашей школы. Система состоит из микроконтроллера Arduino UNO, датчика влажности воздуха DHT11 и датчика концентрации углекислого газа MQ135. Система мониторинга качества воздуха в кабинетах нашей школы имеет следующие преимущества:
- 1. Простота установки;
- 2. Доступная стоимость;
- 3. Возможность использования в любых условиях;
- 4. Возможность расширения функционала.
# Перспективы использования результатов работы
В перспективе планируется использовать систему мониторинга качества воздуха в кабинетах нашей школы для улучшения качества воздуха в кабинетах. Также планируется разработать мобильное приложение для отображения данных с датчиков.
# Мнение автора о своей работе, проекте «Инженерный класс в московской школе», конференции «Инженеры будущего», пожелания
«Мы очень рады, что наш проект был выбран для участия в конференции «Инженеры будущего». Мы считаем, что наш проект имеет большой потенциал и может быть использован для улучшения качества воздуха в кабинетах нашей школы. Мы надеемся, что наш проект будет продолжать развиваться и совершенствоваться»