qwen-python-slm-v2-gguf

Model Card: qwen-python-slm v2

Visão geral

qwen-python-slm é um modelo de linguagem pequeno (SLM) especializado em gerar código para o ecossistema de Engenharia de Dados, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, LLMs, Agentes de IA, DataOps e MLOps.

Esta é a versão 2 do modelo, um ajuste fino (SFT com QLoRA) do Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, mantendo a arquitetura de 1,5 bilhão de parâmetros e adicionando adaptadores LoRA treinados para responder a instruções técnicas de dados/IA em Python, SQL e PySpark.

• Tipo de modelo: Causal LM para geração de código
• Idioma: Português (instruções) + código multilíngue (Python/SQL/PySpark)
• Licença: Apache 2.0
• Formatos disponíveis:
  • Pesos completos (merged, FP16) no Hugging Face Hub
  • GGUF quantizado em Q4_K_M para uso local via Ollama / llama.cpp / Continue.dev

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Uso pretendido

• Geração de scripts Python para ETL/ELT, análise de dados e ML.
• Escrita de consultas SQL compatíveis com SQLite/PostgreSQL.
• Geração de código PySpark para processamento distribuído.
• Prototipagem de agentes de IA com LangChain, LlamaIndex, CrewAI etc.
• Automação de pipelines de MLOps/DataOps (Airflow, dbt, MLflow).
• Uso educacional e produtividade de desenvolvedores de dados.

Não recomendado para: produção crítica sem revisão humana; geração de código com dados sensíveis sem validação de segurança; substituição de engenheiros especialistas.

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Comandos de linguagem

O modelo reconhece prefixos no prompt para forçar a linguagem/domínio desejado:

/python   Código Python genérico
/sql      Consultas SQL
/pyspark  Código PySpark
/ml       Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, etc.)
/llm      LLMs e fine-tuning (transformers, peft, vLLM, etc.)
/agent    Agentes de IA (LangChain, LlamaIndex, CrewAI, etc.)
/dataops  Pipelines/DataOps/MLOps (Airflow, dbt, MLflow, etc.)

Exemplo:

ollama run thiago_lange/qwen-python-slm "/sql Liste os 10 produtos mais vendidos no último trimestre."

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Detalhes do treinamento

• Modelo base: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
• Técnica: Supervised Fine-Tuning (SFT) com QLoRA (4-bit NF4)
• Versão: v2
• Tamanho de contexto: 2048 tokens
• Hardware de treino: NVIDIA GeForce RTX 5050 (8 GB VRAM)
• Hiperparâmetros LoRA:
  • r = 32
  • alpha = 64
  • dropout = 0.05
  • Módulos alvo: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj
• Hiperparâmetros de treino:
  • Batch size efetivo: 32 (1 × 32 gradient accumulation)
  • Learning rate: 2e-4
  • Max steps: 1500
  • Warmup steps: 75
  • Otimizador: paged_adamw_8bit
• Parâmetros treináveis: 36,9M (2,34% do total)

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Dados de treino

Dataset final combinado: 141.838 amostras, com splits de treino/teste estratificados por fonte. A avaliação usa apenas os holdouts de teste, nunca os dados de treino.

• Dataset principal: iamtarun/python_code_instructions_18k_alpaca (Python, filtrado por keywords de dados/IA)
• Datasets Python extras: flytech/python-codes-25k, m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction (filtrado para Python, subamostrado para 30k), datasets/python_docs_synthetic.json (2.500 amostras sintéticas)
• Dataset SQL: combinação de b-mc2/sql-create-context, numbersstation/NSText2SQL, shainalcon/synthetic-text-to-sql e queries sintéticas por dialeto (~48.600 amostras de treino)
• Dataset PySpark: ~9.263 amostras sintéticas + 292 oficiais da documentação Spark
• Filtro de domínio: amostras são mantidas apenas se contiverem palavras-chave do ecossistema de dados/IA (pandas, sklearn, PyTorch, Spark, Airflow, MLflow, LangChain etc.)
• Prompt de sistema: engenheiro de dados/ML sênior, especializado em Python/SQL/PySpark para dados e IA.

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Métricas de avaliação

Avaliação executada com src/evaluate.py (Python) e src/evaluate_extended.py (SQL e PySpark), 30 amostras por linguagem, usando exclusivamente os holdouts de teste (datasets/splits/*_test.json). Os dados de teste não foram vistos durante o treino, então as métricas refletem generalização.

Observações:

• A queda na taxa de execução Python em relação à v1 (83,33%) é esperada: desta vez a avaliação usa holdout de teste real, não amostras do treino.
• Os erros de execução Python foram principalmente ambientais (biblioteca externa ausente como bs4, tensorflow, mysql; arquivos CSV locais inexistentes; dados NLTK não baixados), não falhas de sintaxe.
• SQL e PySpark são avaliados apenas por sintaxe/parse, já que a execução real exigiria banco de dados e cluster Spark.
• BLEU mede similaridade com a referência, não correção semântica.

Futuramente, recomenda-se adicionar pass@1 em benchmarks como HumanEval, MBPP e Spider/BIRD (SQL), com dados nunca vistos no treino.

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Limitações

• O modelo foi treinado com recursos limitados (RTX 5050 8 GB, 1500 steps), então pode apresentar alucinações ou código não executável.
• SQL é validado sintaticamente, mas não executado contra um banco real — a semântica depende do schema fornecido.
• PySpark é tratado como Python; a execução real exige ambiente Spark configurado.
• O domínio é voltado para dados/IA; código fora desse escopo (frontend, mobile, etc.) pode ter qualidade inferior.
• O modelo pode reproduzir vieses presentes nos dados de treino.

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Como usar

Ollama (GGUF)

ollama run thiago_lange/qwen-python-slm-v2 "/python Crie uma DAG do Airflow que baixe um CSV e salve no S3."

Transformers (pesos merged)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "tel1980/qwen-python-slm-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é um engenheiro de dados e Machine Learning sênior."},
    {"role": "user", "content": "/sql Liste os clientes com mais de 5 pedidos."},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.2)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

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Licença

Este modelo é distribuído sob a licença Apache 2.0, a mesma do modelo base Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct.

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Citação

Se você usar este modelo em trabalhos acadêmicos, cite o modelo base:

@article{qwen2.5,
  title={Qwen2.5 Technical Report},
  author={Qwen Team},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.12186},
  year={2024}
}

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Links

• Código-fonte: https://github.com/tel1980/SLM_python
• Pesos merged v2 (FP16): https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm-v2
• GGUF quantizado v2: https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm-v2-gguf
• Versão anterior (v1): https://huggingface.co/tel1980/qwen-python-slm