Pulsar, NeutronYazılım tarafından Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct üzerine QLoRA ile fine-tune edilmiş, TypeScript, Kotlin ve Python odaklı bir kod üretim modelidir.

Kullanım

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "NeutronYazilim/pulsar-coder-1.5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an expert software engineer. Given an instruction, write the requested code."},
    {"role": "user", "content": "Write a TypeScript function `debounce` that delays invoking a function until after a wait time."},
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, repetition_penalty=1.15)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Quantize edilmiş GGUF sürümü (llama.cpp ile kullanım için) NeutronYazilim/pulsar-coder-1.5b-GGUF altında mevcut.

Eğitim

Baz model: Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
Yöntem: QLoRA (4-bit NF4, r=16, alpha=32), sequence packing, 3 epoch
Veri seti: ~1450 örnek — public repo (claws-mouse-linux), bigcode/commitpackft (Python/TypeScript/Kotlin) ve elle yazılmış kimlik verisi
Donanım: RTX 3050 Laptop (4GB VRAM)

Sınırlamalar

1.5B parametre boyutunda küçük bir model; karmaşık/çok adımlı görevlerde daha büyük modeller kadar güçlü değildir.
Kimlik ile ilgili sorularda bazen gramer açısından pürüzlü cevaplar verebilir.
İngilizce kimlik soruları Türkçe kadar tutarlı değildir.

Lisans

Apache License 2.0 (baz modelle aynı).

tuxkt/pulsar-coder-1.5b

Pulsar Coder 1.5B

Kullanım

Eğitim

Sınırlamalar

Lisans

tuxkt/
pulsar-coder-1.5b