Smoothie-Qwen3-4B-Original (Private)

순수 Qwen3-4B 베이스 모델 - 파인튜닝 비교용
Baseline model for fine-tuning comparison

🔴 이 모델은 Private 레포지토리입니다.
파인튜닝 효과 비교를 위한 베이스라인 모델입니다.

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📌 모델 개요

기본 정보

• 베이스 모델: dnotitia/Smoothie-Qwen3-4B
• 파인튜닝: 없음 (순수 베이스 모델)
• 모델 크기: 약 2.4GB (Q4_K_M 양자화)
• 용도: 파인튜닝 모델과의 성능 비교

🎯 목적

이 모델은 파인튜닝 전/후 비교를 위한 베이스라인입니다.

비교 대상:

• bluejude10/Smoothie-Qwen3-4B-DTRO-Edition (파인튜닝 모델)

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🚀 사용 방법

1. Ollama 사용 (권장)

Modelfile:

FROM ./Smoothie-Qwen3-4B-Original-Q4_K_M.gguf

PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER num_ctx 8192

SYSTEM """당신은 친절하고 유능한 AI 어시스턴트입니다."""

실행:

ollama create my-original-4b -f Modelfile
ollama run my-original-4b "안녕하세요!"

2. Python (Transformers)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "dnotitia/Smoothie-Qwen3-4B",  # 원본 모델
    device_map="auto",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "dnotitia/Smoothie-Qwen3-4B",
    trust_remote_code=True
)

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📊 비교 목적

모델	파인튜닝	전문 지식	용도
Original	없음	일반	베이스라인
DTRO-Edition	QLoRA (r=4)	전력설비	실무 적용

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📁 레포지토리 구성

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├── README.md
├── Modelfile
└── Smoothie-Qwen3-4B-Original-Q4_K_M.gguf

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🔐 보안 및 비공개 정책

이 모델은 Private 레포지토리로 유지됩니다:

1. 파인튜닝 모델 비교를 위한 내부 참조용
2. 공개 배포 목적 없음

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📜 라이선스

• 모델: Apache 2.0 (Base Model 라이선스 승계)

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👤 작성자

• 작성자: 강동우 (bluejude10)
• 용도: 파인튜닝 효과 검증용 베이스라인

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📚 참고 자료

관련 모델

• dnotitia/Smoothie-Qwen3-4B (원본)
• bluejude10/Smoothie-Qwen3-4B-DTRO-Edition (파인튜닝 버전)

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⚠️ 주의사항: 이 모델은 비교 목적의 순수 베이스 모델이며, 전문 지식이 없습니다. 실무 용도로는 파인튜닝 버전을 사용하십시오.