GraySoft
Projects Models Compare Cloud benchmarks FAQ Download guIDE →
Model Intelligence Sheet

ahmetggg/Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2-GGUF overview

🚀 Luck Qwen2.5 Coder 3B STEM v0.2 GGUF Luck Qwen2.5 Coder 3B STEM v0.2 , Qwen/Qwen2.5 Coder 3B Instruct temel modeli üzerine STEM Science, Technology, Enginee…

ggufq4_k_mqwen2.5-codercodestemfine-tunedunslothollamatext-generationentrbase_model:Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instructbase_model:quantized:Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instructlicense:apache-2.0endpoints_compatibleregion:usconversational

Runs locally from ~1.80 GB disk (4 GB VRAM class GPUs with llama.cpp / guIDE).

Downloads
0
Likes
0
Pipeline
text-generation
Author

Repository Files & Downloads

1 GGUF files detected
Direct downloads for local inference
FileTypeQuantizationSizeLink
qwen25-coder-3b-q4_k_m.ggufGGUFQ4_K_M1.80 GBDownload

Model Details

Model IDahmetggg/Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2-GGUF
Authorahmetggg
Pipelinetext-generation
Licenseapache-2.0
Base modelQwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
Last modified2026-08-06T18:58:34.000Z

Model README

---

library_name: gguf

pipeline_tag: text-generation

base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct

tags:

- gguf

- q4_k_m

- qwen2.5-coder

- code

- stem

- fine-tuned

- unsloth

- ollama

language:

- en

- tr

license: apache-2.0

---

🚀 Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2 (GGUF)

Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2, Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct temel modeli üzerine STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) alanlarında kodlama yeteneklerini ve mantıksal problem çözme kapasitesini artırmak amacıyla Unsloth altyapısı kullanılarak eğitilmiş özel bir dil modelidir.

Bu repository, modelin yerel sistemlerde (Ollama, llama.cpp, LM Studio vb.) ve düşük sistem kaynağı tüketen cihazlarda yüksek performansla çalışabilmesi için Q4_K_M formatında kuantize edilmiş GGUF sürümünü içerir.

---

📌 Model Özellikleri

  • Geliştirici / Eğitmen: Dr. Zeon.
  • Temel Model: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
  • Format: GGUF (Q4_K_M)
  • Dosya Boyutu: ~1.93 GB
  • Bağlam Uzunluğu (Context Length): 32k (Önerilen çalışma: 4096 - 8192 tokens)
  • Format Yapısı: ChatML Formatı

---

📊 Eğitim Analizi ve Metrikler

Eğitim süreci 1500 step boyunca Kaggle GPU ortamında Unsloth (LoRA/PEFT) kullanılarak yürütülmüştür. Model ilk 50 adım içerisinde ana örüntüleri öğrenerek hızlı bir yakınsama (convergence) sergilemiştir.

| Eğitim Metriği | Değer | Adım (Step) |

| :--- | :--- | :--- |

| Başlangıç Kaybı (Initial Loss) | 1.6371 | Step 10 |

| En Düşük Kayıp (Min Loss) | 0.4761 | Step 870 |

| Son Eğitim Kaybı (Final Loss) | 0.6081 | Step 1500 |

| Plato Evresi Ortalaması (Step 50–1500) | 0.6221 | Step 50+ |

| Kayıp Standart Sapması | 0.1377 | - |

📈 Eğitim Kayıp (Training Loss) Grafiği

!Training Loss Curve

💡 Teknik Gözlemler

  1. Hızlı Yakınsama: Step 10'da 1.6371 olan kayıp değeri, Step 50 itibarıyla 0.6563 seviyesine düşmüş ve model temel yapıyı hızla kavramıştır.
  2. Kararlı Plato: Step 50'den Step 1500'e kadar eğitim kaybı ortalama 0.6221 bandında oldukça kararlı bir seyir izlemiştir.
  3. Minimum Noktası: Model en yüksek başarım kayıp değerine Step 870'te (0.4761) ulaşmıştır.

---

🛠️ Kullanım Rehberi (Usage)

1. Ollama ile Çalıştırma

Modeli doğrudan Hugging Face üzerindeki GGUF dosyasını çekerek tek komutla çalıştırabilirsiniz:

ollama run hf.co/ahmetggg/Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2-GGUF

Run ahmetggg/Luck-Qwen2.5-Coder-3B-STEM-v0.2-GGUF with guIDE

Download guIDE — the AI-native code editor with local LLM inference and 69 built-in tools.

Download guIDE → · Browse 524k+ models · Compare models

Source: Hugging Face · Compare models