README.md

February 1, 2026 · View on GitHub

Menggunakan Phi-4-mini-mm untuk menghasilkan kode

Phi-4-mini melanjutkan kemampuan coding kuat dari Phi Family. Anda dapat menggunakan Prompt untuk mengajukan pertanyaan terkait coding. Tentu saja, setelah menambahkan kemampuan penalaran yang kuat, kemampuan codingnya menjadi lebih hebat, seperti menghasilkan proyek sesuai kebutuhan. Misalnya, membuat proyek sesuai dengan persyaratan, seperti:

Persyaratan

Buat Aplikasi Keranjang Belanja

  • Buat API Rest dengan metode berikut:
    • Dapatkan daftar bir menggunakan page offset dan limit.
    • Dapatkan detail bir berdasarkan id.
    • Cari bir berdasarkan nama, deskripsi, tagline, pasangan makanan, dan harga.
  • Buat daftar produk di halaman utama.
    • Buat bar pencarian untuk memfilter produk.
    • Navigasi ke halaman deskripsi saat pengguna mengklik produk.
  • (Opsional) Slicer untuk memfilter produk berdasarkan harga.
  • Buat keranjang belanja.
    • Tambahkan produk ke keranjang.
    • Hapus produk dari keranjang.
    • Hitung total harga produk dalam keranjang.

Contoh Kode - 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)

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk mencapai akurasi, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sahih. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.