README.md

---
language:
- en
- ko
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- terminal
- sft
- vllm
- tb2-lite
base_model: LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct
---

# LLM-OS-Models/LFM2.5-1.2B-Terminal-SFT-2Epoch-Unsloth

터미널 작업 자동화를 위한 Terminal SFT 모델입니다. 입력된 작업/이전 터미널 상태를 보고 다음에 실행할 명령을 JSON 형태로 생성하는 용도로 학습했습니다.

## 모델 요약

- Base model: `LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct`
- Training setup: `2 epochs, Unsloth SFT`
- Evaluation snapshot: `2026-05-07 22:44:35 UTC`
- Evaluation result id: `lfm25_1p2b_sft_unsloth_e2`

## 사용 방법

Transformers 예시:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "LLM-OS-Models/LFM2.5-1.2B-Terminal-SFT-2Epoch-Unsloth"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a terminal automation assistant. Return JSON only."},
    {"role": "user", "content": "List the current directory and identify Python files."},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=False))
```

vLLM 예시:

```python
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "LLM-OS-Models/LFM2.5-1.2B-Terminal-SFT-2Epoch-Unsloth"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
llm = LLM(model=model_id, dtype="bfloat16", trust_remote_code=True)
messages = [{"role": "user", "content": "Show disk usage for the current folder."}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
result = llm.generate([prompt], SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=512))
print(result[0].outputs[0].text)
```

권장 출력 형식:

```json
{
  "analysis": "brief reasoning about the next terminal action",
  "plan": "short execution plan",
  "commands": [
    {"keystrokes": "ls -la\n", "duration": 0.1}
  ],
  "task_complete": false
}
```

## 평가 결과

평가는 corrected TB2-lite replay set에서 vLLM으로 수행했습니다. 순위 점수는 `100 * avg_command_f1`만 사용하고, `first_cmd_exact_pct`는 보조 지표로만 봅니다.

- Rank: `36 / 44`
- Score: `22.45`
- Command F1: `0.2245`
- Command precision: `0.3097`
- Command recall: `0.2314`
- First command exact: `18.8%`
- Valid JSON: `47.2%`
- Steps / tasks: `303 / 50`
- Template status: `chat_template`
- Rank eligible: `True`
- Eval timestamp: `2026-05-07T21:50:36.580647`
- 현재 집계된 평가 결과 수: `44`

재현 명령 예시:

```bash
python tb2_lite/scripts/replay_eval.py \
  --model LLM-OS-Models/LFM2.5-1.2B-Terminal-SFT-2Epoch-Unsloth \
  --model-short lfm25_1p2b_sft_unsloth_e2 \
  --eval-path tb2_lite/data/replay_full.jsonl \
  --output-dir /home/work/.data/tb2_lite_eval/corrected_readme_models_vllm \
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 49152 \
  --max-tokens 1024 \
  --temperature 0.0 \
  --top-p 1.0 \
  --gpu-memory-utilization 0.94 \
  --language-model-only
```

Prompt/template audit:

```json
{
  "template_status": "chat_template",
  "rank_eligible": true,
  "steps": 303,
  "tasks": 50
}
```

## 장점

- 특정 크기/가속 경로에서 비용 대비 빠른 추론을 기대할 수 있습니다.
- 잘못된 명령을 많이 내기보다 보수적으로 맞는 명령을 내는 경향이 있습니다.
- LFM 계열은 Liquid chat template과 터미널 SFT 포맷을 맞춘 경량/효율 실험에 유리합니다.

## 한계와 주의사항

- recall이 상대적으로 낮아 필요한 명령 일부를 빠뜨릴 수 있습니다.
- JSON 형식 실패가 있어 실행 전에 파싱 검증/재시도가 필요합니다.
- Qwen 상위권 대비 command F1이 낮게 나온 결과는 지능 차이와 함께 포맷, 토크나이저, 학습 경로 차이가 섞인 값입니다.
- 이 모델은 자동 터미널 조작 보조용 SFT 모델이며, 일반 대화/범용 추론 성능을 보장하지 않습니다.
- 생성 명령은 실제 실행 전에 sandbox, allowlist, human review 같은 안전장치를 거쳐야 합니다.

## 해석 메모

TB2-lite 점수는 일반 지능 벤치마크가 아니라 터미널 next-action JSON 재현 능력을 측정합니다. 따라서 모델 크기, chat template 일치, assistant-only masking, tokenizer, 학습 데이터 holdout 여부가 모두 점수에 영향을 줍니다.

README.md와 MODEL_EVALUATION_REPORT.md의 값이 더 최신이면 해당 값을 우선 확인하세요. 이 모델카드는 완료된 평가 JSON을 기준으로 개별 저장소에 빠르게 반영한 스냅샷입니다.