Vicoder Html 32B Preview

由 vicharai 开发

ViCoder-html-32B预览版是由维查AI开发的专注于HTML/CSS/JS代码生成的预览模型，基于Qwen2.5-Coder-32B-Instruct微调，擅长快速生成单页网站代码草图。

大型语言模型

Transformers

支持多种语言

开源协议:Apache-2.0 #Tailwind代码生成 #网页原型设计 #前端草图模型

下载量 36

发布时间 : 4/24/2025

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

该模型专注于使用HTML、Tailwind CSS和JavaScript快速生成单页网站（如落地页和仪表盘）的代码草图，适合网页开发者和设计师快速原型设计。

模型特点

Tailwind CSS支持

专为Tailwind CSS优化，能够生成现代化、实用优先的样式代码

快速原型设计

能够根据简单描述快速生成完整的HTML页面结构

交互式元素生成

可以生成包含基本JavaScript交互功能的代码

多技术整合

同时处理HTML结构、Tailwind CSS样式和JavaScript逻辑

模型能力

HTML代码生成

Tailwind CSS样式生成

基础JavaScript功能实现

单页网站原型设计

响应式布局生成

使用案例

网页开发

落地页快速原型

根据产品描述快速生成营销落地页HTML代码

可在几分钟内获得可工作的页面原型

仪表盘设计

生成管理仪表盘的基本框架和UI组件

提供完整的HTML结构和Tailwind样式

教育

前端教学辅助

帮助学生理解HTML/CSS/JS的实际应用

即时生成可运行的代码示例

license: apache-2.0 language:

en base_model:
Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct library_name: transformers tags:
编程
代码千问
对话
千问
千问编程
HTML
JavaScript
CSS
TailwindCSS
前端
网页开发
ViCoder-html-32B预览版
ViCoder-html
ViCoder
ViCoder-html预览版
维查人工智能实验室
维查AI
Strive人工智能实验室有限公司
Strive人工智能实验室
vichar.io pipeline_tag: text-generation

ViCoder-html-32B预览版

🚀 由Qwen2.5-Coder-32B-Instruct驱动的强大HTML/CSS/JS草图模型 🚀

由维查AI开发 | Hugging Face主页
基于Apache 2.0许可

💡 什么是ViCoder-html-32B预览版？

ViCoder-html-32B预览版是维查AIViCoder系列中的预览模型——专注于代码生成的模型系列。该模型特别擅长使用以下技术快速生成单页网站（如落地页和仪表盘）的代码草图：

🧠 HTML 用于语义结构
🎨 Tailwind CSS 用于现代化、实用优先的样式设计
⚙️ JavaScript 用于交互和基本动态行为

该模型非常适合：

网页开发者：快速搭建仪表盘或页面布局。
前端工程师：原型化UI界面并探索设计变体。
设计师：将文字描述转化为初步代码草图。
教育者与学生：在实践环境中学习和实验HTML、Tailwind CSS和JavaScript。

⚠️ 注意：这是预览版本。它展示了核心能力但仍处于积极开发阶段。更精炼和稳定的生产版本正在规划中。请通过vichar.io或关注维查AI在Hugging Face上的主页获取最新动态！

🛠️ 模型详情

属性	值
模型类型	代码生成（指令调优语言模型）
基础模型	Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
开发者	维查AI (HF主页)
语言	主要支持HTML、Tailwind CSS、JavaScript。理解英文指令。
训练数据	专有精选数据集，专注于高质量网页组件和页面。
许可协议	Apache 2.0
库	🤗 Transformers
联系方式	访问vichar.io或使用HF讨论区

🧱 GGUF量化版本

ViCoder-html-32B预览版的GGUF格式量化版本可用于高效本地推理，支持llama.cpp、LM Studio或Ollama。

下载地址：

🔗 Hugging Face上的GGUF量化版本

这些量化变体（Q3_K_M、Q4_K_M、Q6_K、Q8_0）适用于在低内存硬件上运行模型或嵌入桌面/网页应用。

⚡ 使用示例

使用transformers库的pipeline进行便捷文本生成。请确保已安装transformers、torch和accelerate。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import torch

# 定义模型ID
model_id = "VicharAI/ViCoder-html-32B-preview"

# 加载分词器和模型
# 若GPU支持，使用bfloat16加速推理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16, # 若不支持bfloat16可使用torch.float16
    device_map="auto"           # 自动分配到可用GPU/CPU
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "现代简约的公司落地页，专注于开源LLM解决方案"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize = True,
    add_generation_prompt = True,
    return_tensors = "pt",
).to("cuda")

from transformers import TextStreamer
text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True)
_ = model.generate(input_ids = inputs, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 16000,
                   use_cache = True, temperature = 0.7, min_p = 0.1, repetition_penalty=1.1)

✨ 输出示例

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>我们的爱情故事 - 惊喜网站</title>
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <!-- Tailwind CSS CDN -->
  <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
  <style>
    /* 自定义动画类 */...

(注意：模型旨在生成包含Tailwind类的完整HTML结构。请根据需要审查和调整生成的代码。)

🧪 评估与限制

作为预览版本，该模型已通过初步内部测试，重点包括：

代码正确性：生成的HTML、Tailwind CSS类和基本JavaScript片段的有效性。
Tailwind CSS使用：遵循Tailwind实用优先原则和常见模式。
组件结构：典型网页组件的HTML元素逻辑组织。
指令遵循：理解并实现提示要求的能力。

当前限制：

无正式基准测试：尚未在标准代码生成基准（如HumanEval-X、MBPP）上评估。
复杂逻辑：可能难以处理复杂JavaScript逻辑、状态管理或超越Tailwind工具的CSS。
幻觉风险：与所有LLM类似，有时可能生成不正确、不完整或非最优代码。请务必审查输出。
预览状态：未经彻底验证，不建议用于关键生产环境。

📍 发展路线

ViCoder系列是维查AI的持续项目。当前路线图包括：

✅ ViCoder-html-32B预览版：初始公开预览版本（本模型）。
⏳ ViCoder-html-32B (v1.0)：计划中的生产就绪版本，改进训练数据、微调和评估。
🚀 ViCoder-js-32B：未来模型，专注于高级JavaScript生成（框架、逻辑）。
🐍 ViCoder-python-32B：潜在配套模型，用于Python后端代码生成。
📊 基准测试与评估：在相关代码生成基准上进行正式评估。

关注维查AI在Hugging Face上的主页或查看维查AI网站获取公告！

📄 许可协议

本模型及其代码基于Apache License 2.0许可。完整许可文本见此处。

🙏 引用

若在项目、出版物或研究中使用ViCoder-html-32B预览版，请引用：

@misc{vicharai_vicoder_html_32b_preview_2025,
  title        = {ViCoder-html-32B预览版：HTML/Tailwind CSS/JavaScript草图预览模型},
  author       = {维查AI},
  year         = {2025},
  publisher    = {Hugging Face},
  url          = {https://huggingface.co/VicharAI/ViCoder-html-32B-preview},
  url          = {https://vichar.io}
}