CoolFace
Modelpublic

Unimikes/USER2-1C-code-GGUF

sourceHugging Faceapache-2.0updated 1d agoView on Hugging Face
1likes178downloads
Model Card

USER2-1C-code-GGUF (FP16)

Официальная GGUF-квантизация модели векторных эмбеддингов [PruhaNLP/USER2-1C-code](https://huggingface.co/PruhaNLP/USER2-1C-code) в формате FP16 без потери качества для использования в llama.cpp, llama-server и LM Studio.

Модель специально обучена на кодовой базе 1С:Предприятие (язык BSL, структура конфигураций, типовые библиотеки БСП) и предназначена для семантического поиска по коду, построения RAG-систем и поиска дубликатов процедур/функций.

Характеристики модели

  • —Базовая архитектура: ModernBERT-base (modern-bert), дообученная на корпусе кода 1С:Предприятие.
  • —Размерность эмбеддингов: 256 (MRL / Matryoshka Representation Learning) или 768 (полная).
  • —Размер контекста: до 8192 токенов.
  • —Формат: GGUF (FP16, вес файла ~287 МБ).
  • —Пулинг: CLS (pooling_type = 1).

Интеграция с ИИ-агентами через MCP

Для подключения модели к средам разработки (Google Antigravity, OpenCode, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Continue.dev) используйте официальный MCP-сервер:

👉 GitHub репозиторий: **Unimik-gem/lmstudio-embedding-mcp**

Сервер работает без сторонних зависимостей (чистый Python) и позволяет любому ИИ-ассистенту выполнять семантический поиск и расчет эмбеддингов через локальный инстанс LM Studio.

Использование в LM Studio

  1. 1.Скачайте файл USER2-1C-code-f16.gguf через поиск LM Studio (по запросу Unimikes/USER2-1C-code-GGUF) или поместите вручную в папку моделей.
  2. 2.Важная настройка классификации:
  3. 3.В разделе My Models выберите user2-1c-code.
  4. 4.В правой панели настроек в блоке Domain Control переключите значение на Text Embedding.
  5. 5.Во вкладке Developer / Local Server (<->) нажмите Load Model и запустите локальный сервер (порт по умолчанию: 1234).

Тестовый запрос к серверу (PowerShell)

powershell
curl.exe -X POST http://127.0.0.1:1234/v1/embeddings `
  -H "Content-Type: application/json" `
  -d '{\"model\": \"user2-1c-code\", \"input\": \"Процедура ПриСозданииНаСервере(Отказ, СтандартнаяОбработка)\"}'

Использование в llama-server / llama.cpp

bash
llama-server -m USER2-1C-code-f16.gguf --embedding --pooling cls -c 8192 --port 8080