Chakron/Thaicodex-v1-Qwen-7B

🇹🇭 Thaicodex v1 (Qwen2.5-Coder-7B Fine-tuned)

Thaicodex คือโมเดล AI ผู้ช่วยเขียนโปรแกรมที่พัฒนาขึ้นเพื่อ Developer ชาวไทยโดยเฉพาะ เน้นการอธิบาย Logic การเขียนโค้ดที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย เป็นกันเอง (สไตล์พี่สอนน้อง) และเข้าใจบริบทภาษาไทยได้ดีกว่า Base Model ทั่วไป

โปรเจกต์นี้เป็น Open Source เพื่อการศึกษาและการแบ่งปันสู่ Community ไทยครับ

Model Details

Model Description

โมเดลนี้เป็นการ Fine-tune แบบ LoRA (Low-Rank Adaptation) บนโมเดลตั้งต้น Qwen2.5-Coder-7B-Instruct โดยใช้ Dataset ภาษาไทยที่รวบรวมขึ้นเอง เพื่อปรับปรุงการตอบสนองในงานด้าน Coding และ Debugging

• —Developed by: Chakron Yuraket (First) - 24carfix
• —Model type: LLM (LoRA Adapter)
• —Language(s) (NLP): Thai (th), English (en)
• —License: Apache 2.0
• —Finetuned from model: unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit

Model Sources

• —Repository (GitHub): github.com/chakronwork/Thaicodex
• —Hugging Face: huggingface.co/Chakron/Thaicodex-v1-Qwen-7B

Uses

Direct Use

โมเดลนี้เหมาะสำหรับ:

1. 1.Code Explanation: อธิบายการทำงานของโค้ดเป็นภาษาไทย
2. 2.Debugging: ช่วยหาจุดผิดพลาดในโค้ดและแนะนำวิธีแก้
3. 3.Learning: เป็นคู่มือเรียนเขียนโปรแกรม (Python, JS, SQL ฯลฯ) ส่วนตัว

How to Get Started with the Model

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการนำ LoRA Adapter นี้ไปใช้งานร่วมกับ Base Model สามารถใช้ Library unsloth ได้ดังนี้:

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

# โหลดโมเดล Thaicodex + Base Model
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "Chakron/Thaicodex-v1-Qwen-7B", # เรียกใช้จาก Hugging Face ได้เลย
    max_seq_length = 2048,
    dtype = None,
    load_in_4bit = True,
)

# เปิดโหมดใช้งาน (Inference)
FastLanguageModel.for_inference(model)

# ลองถามคำถาม
messages = [
    {"role": "user", "content": "ช่วยเขียน Python loop 1-10 ให้หน่อย"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(input_ids=inputs, max_new_tokens=128, use_cache=True)
print(tokenizer.batch_decode(outputs))