Доработанная модель Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, предназначенная для генерации JSON рабочих процессов n8n на основе описаний на естественном языке. Эта модель представляет собой доработанную QLoRA версию Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct в наборе данных n8nbuilder-n8n-workflows-dataset, содержащую более 2,5 тыс. шаблонов рабочих процессов n8n. — Базовая модель: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Метод: QLoRA (4-битное квантование) — Ранг LoRA: 32 — LoRA Alpha: 64 — Шаги обучения: 432 (3 эпохи) — Длина последовательности: 8192 токена — Скорость обучения: 2e-4 Эта модель была точно настроена на наборе данных n8nbuilder-n8n-workflows-dataset, который содержит: — +2304 шаблона рабочих процессов (после фильтрации последовательностей> 8192 токенов) — Формат: Alpaca (инструкция/ввод/вывод) — Источник: общедоступная галерея шаблонов n8n.io — n8nbuilder.dev — Создание рабочих процессов n8n за считанные секунды с помощью ИИ — Скорость обучения: ~33,85 с/шаг на H100 PCIe — Использование VRAM: ~30 ГБ (4-битный QLoRA) — Вывод: ~25–40 токенов/с на Mac Mini M4 64 ГБ (MLX) — Созданные рабочие процессы могут потребовать ручной проверки — Длинные рабочие процессы (>8192 токенов) могут быть усечены — Модель обучена только на общедоступных шаблонах — Qwen Team для базовой модели — n8n для платформы автоматизации рабочих процессов — n8n-mcp для индексации шаблонов
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: mbakgun
Теги: mlx, gguf, qwen2, n8n, workflow, automation, fine-tuned, code-generation
Лайков: 13 | Загрузок: 2,849
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
