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license: apache-2.0
base_model: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
tags:
- text-generation
- frontend
- analysis
- requirements
- chinese
- lora
- peft
- sft
- trl
- unsloth
- conversational
pipeline_tag: text-generation
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# analysis-llm-v2

这是一个基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 微调的前端需求分析模型。

## 模型描述

该模型专门用于生成前端技术分析文档，能够：
- 分析前端项目需求
- 生成详细的技术方案
- 提供页面路径规划
- 输出标准的前端项目结构

## 使用方法

### 使用HuggingFace格式

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型
model_name = "MANSTAGE/analysis-llm-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# 推理
question = "请帮我生成一个企业管理系统"
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1000,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

### 使用GGUF格式

本仓库包含多种GGUF量化格式：

- `model_q4_0/` - 4位量化（最小文件大小）
- `model_q4_k_m/` - 4位量化（平衡版本）
- `model_q8_0/` - 8位量化（高质量）
- `model_f16/` - 16位浮点（最高质量）

使用llama.cpp加载GGUF文件：

```bash
# 下载GGUF文件
wget https://huggingface.co/MANSTAGE/analysis-llm-v2/resolve/main/model_q4_0/unsloth.Q4_0.gguf

# 使用llama.cpp运行
./main -m unsloth.Q4_0.gguf -p "请帮我生成一个企业管理系统"
```

## 训练详情

- **基础模型**: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
- **训练数据**: 219条前端需求分析数据
- **训练步数**: 100步
- **学习率**: 2e-4
- **LoRA配置**: r=16, alpha=16, dropout=0.1
- **量化**: 4-bit量化训练

## 文件说明

- `final_model/` - HuggingFace格式的完整模型
- `model_q4_0/` - 4位量化GGUF文件
- `model_q4_k_m/` - 4位量化GGUF文件（平衡版）
- `model_q8_0/` - 8位量化GGUF文件
- `model_f16/` - 16位浮点GGUF文件

## 许可证

Apache 2.0