🚀 Tessa-T1：基于Qwen2.5的React推理模型

Tessa-T1是一款创新的基于Transformer的React推理模型，它基于强大的Qwen2.5-Coder-14B-Instruct基础模型进行微调。该模型专为React前端开发设计，能够利用先进的推理能力自主生成结构良好、具有语义的React组件。将其集成到代理系统中，它将成为自动化网页界面开发和前端代码智能化的强大工具。

🚀 快速开始

你可以按照以下代码示例使用Tessa-T1模型进行推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "smirki/Tessa-T1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

prompt = """<|im_start|>user
Create a React component for a user profile card.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, do_sample=True, temperature=0.7)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主要特性

• 针对React的推理能力：能够准确生成具有功能和语义的React组件。
• 与代理系统集成：可以无缝融入基于AI的编码代理和自主前端系统。
• 上下文感知生成：能够有效理解和利用UI上下文，提供相关的代码解决方案。

💻 使用示例

基础用法

以下是使用Tessa-T1模型进行推理的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "smirki/Tessa-T1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

prompt = """<|im_start|>user
Create a React component for a user profile card.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, do_sample=True, temperature=0.7)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

示例输出

以下是一些展示Tessa-T1强大推理和组件创建能力的示例： AI上传

虚拟机控制台

播放列表管理

提示："添加一个日历"

📚 详细文档

使用场景

推荐用途

• 自动组件生成：根据文本提示快速生成React组件。
• 基于代理的网页开发：集成到自动化编码系统中，加快前端工作流程。
• 前端重构：自动优化和增强React代码的语义。

局限性

• 专注于React：在React.js框架之外的应用有限。
• 复杂状态管理：对于高度动态的状态管理场景，可能需要手动调整。

性能和评估

• 优势：
  • 强大的语义React组件生成能力。
  • 与基于代理的系统具有出色的集成能力。
• 劣势：
  • 复杂的JavaScript逻辑可能需要手动后处理。

🔧 技术细节

📄 许可证

本模型使用的许可证为apache-2.0。

📖 引用

如果你使用了Tessa-T1模型，请引用以下文献：

@misc{smirki_Tessa-T1,
  title={Tessa-T1: React-Focused Reasoning Model for Component Generation},
  author={tesslate},
  year={2025},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/tesslate/Tessa-T1}
}

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