ewhk9887/Korean-QWEN-Coder2.5-14B

Qwen2.5 Korean Code Review LLM

Overview

This model is a fine-tuned version of unsloth/qwen2.5-coder-14b-instruct-bnb-4bit. It is optimized for Korean-language code reviews and programming education.

The model was trained using ewhk9887/korean_code_reviews_from_github, a dataset consisting of Korean code reviews collected from GitHub. The fine-tuning process was done using Unsloth and Hugging Face's transformers and trl libraries, enabling a 2x faster training process.

모델 개요

이 모델은 unsloth/qwen2.5-coder-14b-instruct-bnb-4bit를 파인튜닝한 버전으로, 한국어 코드 리뷰 및 코딩 학습을 위한 최적화를 거쳤습니다.

GitHub에서 수집된 코드 리뷰 데이터셋을 사용하여 학습했으며, Unsloth 및 Hugging Face의 transformers, trl 라이브러리를 활용하여 2배 빠른 학습을 가능하게 했습니다.

Features / 특징

• Korean Code Review Support: Designed specifically for analyzing and reviewing code in Korean.

• Efficient Fine-Tuning: Utilized bnb-4bit quantization and Unsloth for optimized performance.

• Bilingual Support: Can process both Korean and English inputs.

• Transformer-based Model: Leverages Qwen2.5's strong coding capabilities.

• 한국어 코드 리뷰 최적화: 코드 리뷰를 한국어로 분석하고 작성하는 데 최적화되었습니다.

• 효율적인 파인튜닝: bnb-4bit 양자화 및 Unsloth 기술을 활용하여 빠른 학습이 가능했습니다.

• 한영 지원: 한국어와 영어 입력을 모두 처리할 수 있습니다.

• 강력한 트랜스포머 기반: Qwen2.5 모델을 활용한 코드 분석 성능.

Usage / 사용 방법

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "ewhk9887/qwen2.5-korean-code-review"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

inputs = tokenizer("코드를 리뷰해 주세요: def add(a, b): return a + b", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Developer / 개발자

• Name: 은은수 (Eunsoo Max Eun)
• License: Apache-2.0

Acknowledgments / 참고 자료

• Unsloth
• Hugging Face TRL
• Dataset Used