/ Модель

Характеристики

Контекст
8 200 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Mellum-4b-base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 мая 2025

Mellum-4b-sft-rust

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на примерах Rust модель Mellum для заполнения пропусков в коде по схеме Fill-in-the-Middle.

47скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены11 мая 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Etherll/Mellum-4b-sft-rust — языковая модель, дообученная автором Etherll на базе JetBrains/Mellum-4b-base для заполнения пропусков в коде Rust по схеме Fill-in-the-Middle (FIM). Модель использует плотную архитектуру LLaMA и содержит 3,7 млрд параметров; заявленный контекст — 8200 токенов. Для FIM README указывает формат ввода с именем файла, суффиксом и префиксом кода.

Модель предназначена для дополнения фрагментов Rust, в том числе в IDE и инструментах вроде Continue.dev. Обучение проводилось на датасете Etherll/CodeFIM-Rust-Mellum, содержащем около 57 тысяч примеров. Модель принимает текст с кодом и генерирует текстовое продолжение; указанный в метаданных язык карточки — английский, а специализация модели — Rust.

Весы опубликованы в формате Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README сообщает о доступной отдельной версии в GGUF для локального инференса, но это не формат данного репозитория. Результаты могут зависеть от соблюдения формата FIM и от контекста конкретного проекта; модель специализирована на Rust и её качество для других языков не заявлено.

Сценарии применения

  • дополнение пропущенного фрагмента Rust-кода между префиксом и суффиксом
  • генерация продолжения функции или блока кода Rust в IDE
  • автодополнение Rust-кода с учётом имени файла и окружающего кода
  • локальный помощник для заполнения Rust-кода через совместимый интерфейс

Ограничения

Модель специализирована на Rust FIM, а качество для других языков программирования не заявлено. Для корректного заполнения пропусков следует использовать описанный в README формат FIM.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Etherll/Mellum-4b-sft-rust

Etherll/Mellum-4b-sft-rust is a large language model (LLM) fine-tuned specifically for Rust code Fill-in-the-Middle (FIM) tasks. It is built upon JetBrains/Mellum-4b-base model.

This model has been fine-tuned on the Etherll/CodeFIM-Rust-Mellum dataset, which comprises approximately 57,000 Rust-specific FIM examples, to enhance its proficiency in completing Rust code snippets accurately and contextually.

A GGUF version for CPU inference is also available: Etherll/Mellum-4b-sft-rust-GGUF.

Model Description

This model leverages the LLaMA-style architecture of Mellum-4b-base (4 billion parameters) and its extensive pre-training on over 4 trillion tokens. The fine-tuning process focused on adapting the model to the nuances of Rust syntax and common coding patterns for FIM tasks.

Key Features:

  • Specialized for Rust: Optimized for Fill-in-the-Middle tasks in Rust.
  • Based on Mellum-4b-base: Benefits from JetBrains' robust base model.
  • Efficient: Suitable for both cloud and local deployment.
  • IDE Integration Ready: Designed for use in developer tooling, and works particularly well with Continue.dev for an enhanced coding assistant experience.

Fine-tuning Data

  • Dataset: Etherll/CodeFIM-Rust-Mellum
  • Size: ~57,000 rows
  • Focus: Rust code Fill-in-the-Middle

FIM Format

This model is trained to recognize a specific format for Fill-in-the-Middle tasks. When providing input for FIM, please use the following structure:

<filename>{{{filename}}}
<fim_suffix>{{{suffix_code}}}<fim_prefix>{{{prefix_code}}}<fim_middle>

How to Use

With Continue.dev

For the best integrated development experience, it's highly recommended to use this model with Continue.dev.

Refer to the Continue.dev documentation for instructions on how to add custom LLMs.

GGUF Version

A GGUF version is available at Etherll/Mellum-4b-sft-rust-GGUF. This format is suitable for local inference on CPU (and GPU with appropriate llama.cpp/Ollama builds) using tools like:

Support & Community

If you need any help, have questions, or just want to chat, feel free to message me on Discord: etherl

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
540aa23

0 моделей