QAZTECH Azure Engineer 8B

Мультиязычный ассистент от qaztech-platform на базе Qwen3-8B (8,19 млрд параметров). Это LoRA-файнтюн для написания, исправления, объяснения и конвертации инфраструктурного кода, миграции ARM в Bicep или Terraform, FinOps-ревью деплойментов и разбора ошибок.

🖥 Ключевые особенности

• 🖥 Работает с Azure CLI, Azure PowerShell, Bicep, ARM JSON, Terraform (azurerm, azapi), Azure Policy, кастомными RBAC-ролями, KQL, Azure Pipelines и GitHub Actions YAML.
• 🌐 Текст на английском, русском, казахском, арабском и испанском; код, команды и комментарии — на английском.
• 💵 Проверяет деплойменты на стоимость: FinOps-теги Environment, CostCenter, Owner и более дешёвые dev-SKU.
• 🔍 Разбирает неудачные деплойменты по логам ошибок.
• 🔄 Переводит ARM-шаблоны в Bicep или Terraform.

💡 Пример

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
m = 'qaztech-platform/QAZTECH-Azure-Engineer-8B'
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(m)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(m, torch_dtype='auto', device_map='auto')
msgs = [{'role': 'user', 'content': 'Migrate this ARM template to Bicep: ...'}]
ids = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False, return_tensors='pt').to(model.device)
print(tok.decode(model.generate(ids, max_new_tokens=1500)[0][ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Подробнее

На 200 held-out примерах: 99% ответов на нужном языке, 76% ответов со всем валидным кодом против 65% у базовой Qwen3-8B; 21% блоков кода с ошибками.
Обучение: LoRA r=16, alpha=32, 3 эпохи, 1x A100 40 GB; 4 716 синтетических примеров, eval loss 0.461.
Ограничения: возможны выдуманные флаги/параметры и неверные значения — проверяйте команды и запускайте what-if / terraform plan; Terraform и Bicep представлены меньше; казахский и арабский не проверены носителями.