UIGEN-T1-Qwen-7b
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UIGEN T1 Qwen 7b
紹介 :
UIGEN-T1-Qwen-7bは、UI推論生成に特化した大規模言語モデルです。複雑な推論チェーン手法を用いてHTMLとCSSベースのUIコンポーネントを生成し、フロントエンド開発において迅速なレイアウト生成ソリューションを提供します。Qwen2.5-Coder-7B-Instructをファインチューニングしたモデルであり、ダッシュボード、ログインページ、登録フォームなどの基本的なフロントエンドアプリケーションの生成に特化しています。主な利点は、構造化されたHTML/CSSコードを迅速に生成し、推論を通じてデザイン原則に沿ったUIレイアウトを生成できる点です。主な用途は、フロントエンド開発プロセスの簡素化、開発効率の向上、ローコード/ノーコードツールへのサポートです。
ターゲットユーザー :
このモデルは、フロントエンド開発者、ローコード/ノーコードツールの開発者、そして迅速なUIレイアウト生成を必要とするチームに適しています。フロントエンド開発者にとっては、初期コードフレームワークを迅速に生成し、開発時間を節約できます。ローコード/ノーコードツールの開発者にとっては、バックエンドモデルとして機能し、ユーザーに即時のUI生成機能を提供できます。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 49.1K
使用シナリオ
ダークテーマの石油掘削リグ用ダッシュボードの生成
製品展示用のログインページの作成
フォーム検証付きのユーザー登録ページの生成
製品特徴
基本的なUI要素を作成するためのHTMLとCSSコードの生成
ダッシュボード、ログインページ、登録フォームなどの簡単なフロントエンドアプリケーションの生成に対応
推論チェーンを用いた構造化された効率的なHTML/CSSレイアウトの生成
特定のフロントエンドフレームワーク(React、Vueなど)に合わせてファインチューニング可能
UI出力結果を最適化するための手動後処理に対応
使用チュートリアル
1. 開発環境の準備:Pythonと必要なライブラリ(transformersとPyTorchなど)をインストールします。
2. モデルのロード:Hugging Face transformersライブラリを使用してUIGEN-T1-Qwen-7bモデルをロードします。
3. 入力プロンプトの作成:必要に応じて入力プロンプトを作成します(例:「Make a dark-themed dashboard for an oil rig.」)。
4. モデルによる生成の呼び出し:入力プロンプトをモデルに渡し、生成パラメーター(最大生成長、サンプリング温度など)を設定します。
5. 出力の後処理:生成されたHTML/CSSコードを手動で最適化して、具体的なニーズを満たします。
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