py2mermaid-qwen3-4b

Это файнтюн Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 (4,02 млрд параметров) от nharder: он превращает Python-код в Mermaid-диаграмму графа вызовов. На вход подаются один или несколько файлов с заголовком # FILE: <path>, на выходе — только flowchart TD с публичными функциями по модулям. Заявлена обработка и кода, который не парсится.

🎯 Ключевые особенности

• 🎯 Одна задача без пояснений: только Mermaid flowchart TD, без приватных хелперов, прозы, комментариев и <think>.
• 🧑‍💻 Вход — файлы с маркером # FILE: <path>; каждая публичная функция рисуется один раз в subgraph своего модуля.
• ⚙ Обучение: LoRA (rank 16, scale 2.0, все слои) на 4-битной копии базы, затем слияние в bf16-веса.
• 🔍 Если публичных вызовов нет, модель отвечает ровно SKIP: NO_PUBLIC_CALLS; для непарсящегося кода пытается восстановить задуманный граф.
• 📌 Карточка прямо говорит: на валидном коде Python ast точнее, а проект рекомендует router без модели.

💻 Пример

from huggingface_hub import hf_hub_download
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
repo = 'nharder/py2mermaid-qwen3-4b'
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, torch_dtype='auto', device_map='auto')
system_prompt = open(hf_hub_download(repo, 'system_prompt.txt')).read()
source = '# FILE: shop.py\n' + open('shop.py').read()
# messages = [{'role': 'system', 'content': system_prompt}, {'role': 'user', 'content': source}]