qwen3-1.7b-coffee-sft

Qwen3-1.7B Coffee Order Assistant (繁體中文)

基於 Qwen/Qwen3-1.7B 進行全參數 SFT 微調的咖啡點餐助理模型。

💡 量化版本（INT4，~1.45 GB）：renhehuang/qwen3-1.7b-coffee-sft-quanto-int4

模型描述

此模型專為繁體中文咖啡點餐場景設計，能夠：

• 理解用戶的點餐意圖
• 處理多輪對話
• 確認訂單細節（飲品種類、冰熱、加濃縮咖啡）
• 處理訂單修改與取消

支援的菜單項目

• 美式
• 拿鐵
• 燕麥奶拿鐵
• 鮮奶

可選項目

• 冰/熱
• 加一份濃縮咖啡

使用方式

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "renhehuang/qwen3-1.7b-coffee-sft"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一位專業的咖啡點餐助理，負責協助使用者完成點餐。菜單包含：美式、拿鐵、燕麥奶拿鐵、鮮奶。"},
    {"role": "user", "content": "我想要一杯冰拿鐵"}
]

input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
)

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

訓練細節

訓練配置

訓練資料

• 資料集：renhehuang/coffee-order-zhtw
• 資料筆數：約 2900+ 筆多輪對話
• 語言：繁體中文（台灣）

硬體

• Apple Silicon (MPS)

限制與注意事項

• 此模型僅針對咖啡點餐場景進行訓練，不適用於一般對話
• 菜單項目固定，無法處理菜單外的飲品
• 每杯飲品最多只能加一份濃縮咖啡
• 所有飲品統一為大杯

授權

本模型基於 Apache 2.0 授權發布。

引用

如果您使用此模型，請引用：

@misc{qwen3-coffee-sft,
  author = {Ren-He Huang},
  title = {Qwen3-1.7B Coffee Order Assistant},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  url = {https://huggingface.co/renhehuang/qwen3-1.7b-coffee-sft}
}