README.md

Phi-4-mini-mm használata kód generálásához

A Phi-4-mini folytatja a Phi Family erős kódolási képességeit. Prompt segítségével kérdéseket tehetsz fel a kódolással kapcsolatban. Természetesen, a fejlett érvelési képesség hozzáadásával még erősebb kódolási képességekkel rendelkezik, például képes projektek generálására a követelmények alapján. Például generálhat projekteket az alábbi igények szerint:

Követelmény

Hozz létre egy Bevásárlókosár alkalmazást

• Készíts egy API Rest-et a következő metódusokkal:
  • Szerezd be a sörök listáját oldal eltolással és limit megadásával.
  • Szerezd be a sör részleteit azonosító alapján.
  • Keresés sörre név, leírás, szlogen, ételpárosítások és ár szerint.
• Hozz létre egy terméklistát a főoldalon.
  • Készíts egy keresősávot a termékek szűréséhez.
  • Navigálj a leírás oldalra, amikor a felhasználó rákattint egy termékre.
• (Opcionális) Ár szerinti szűrő a termékekhez.
• Hozz létre egy bevásárlókosarat.
  • Adj termékeket a kosárhoz.
  • Távolíts el termékeket a kosárból.
  • Számold ki a kosárban lévő termékek összárát.

Minta kód - Python

import requests
import torch
from PIL import Image
import soundfile
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, GenerationConfig,pipeline,AutoTokenizer

model_path = 'Your Phi-4-mini-mm-instruct'

kwargs = {}
kwargs['torch_dtype'] = torch.bfloat16

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype='auto',
    _attn_implementation='flash_attention_2',
).cuda()

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path, 'generation_config.json')

user_prompt = '<|user|>'
assistant_prompt = '<|assistant|>'
prompt_suffix = '<|end|>'

requirement = """

Create a Shopping Cart App

- Create an API Rest with the following methods:
    - Get a list of beers using page offset and limit.
    - Get beer details by id.
    - Search for beer by name, description, tagline, food pairings, and price.
- Create a list of products on the main page.
    - Create a search bar to filter products.
    - Navigate to the description page when the user clicks on a product.
- (Optional) Slicer to filter products by price.
- Create a shopping cart.
    - Add products to the cart.
    - Remove products from the cart.
    - Calculate the total price of the products in the cart."""

note = """ 

            Note:

            1. Use Python Flask to create a Repository pattern based on the following structure to generate the files

            ｜- models
            ｜- controllers
            ｜- repositories
            ｜- views

            2. For the view page, please use SPA + VueJS + TypeScript to build

            3. Firstly use markdown to output the generated project structure (including directories and files), and then generate the  file names and corresponding codes step by step, output like this 

               ## Project Structure

                    ｜- models
                        | - user.py
                    ｜- controllers
                        | - user_controller.py
                    ｜- repositories
                        | - user_repository.py
                    ｜- templates
                        | - index.html

               ## Backend
                 
                   #### `models/user.py`
                   ```python

                   ```
                   .......
               

               ## Frontend
                 
                   #### `templates/index.html`
                   ```html

                   ```
                   ......."""

prompt = f'{user_prompt}Please create a project with Python and Flask according to the following requirements：\n{requirement}{note}{prompt_suffix}{assistant_prompt}'

inputs = processor(prompt, images=None, return_tensors='pt').to('cuda:0')

generate_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=2048,
    generation_config=generation_config,
)

generate_ids = generate_ids[:, inputs['input_ids'].shape[1] :]

response = processor.batch_decode(
    generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)[0]

print(response)

Jogi nyilatkozat:
Ez a dokumentum az AI fordító szolgáltatás, a Co-op Translator segítségével készült. Bár a pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az anyanyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén professzionális emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.