bzouiri/B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max

B3G ABP.IO Coder Thinking Max

Model Details

Model Description

B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max est un fine-tune de DeepSeek-R1 spécialisé pour le développement C# / ABP.IO.
Il est conçu pour le vibe coding — le développeur décrit son intention en langage naturel et le modèle génère, complète ou refactorise du code ABP.IO de manière agentique, avec du tooling intégré.

• Developed by: Badre Zouiri
• Funded by: Badre Zouiri (projet personnel)
• Shared by: Badre Zouiri
• Model type: Causal Language Model (fine-tuned) avec support de tool calling
• Language(s) (NLP): Anglais, Français, Arabe
• Programming Language(s): C#, .NET, ABP.IO, CSHTML, JSON
• License: Apache 2.0
• Finetuned from model: deepseek-ai/DeepSeek-R1

Model Sources

• Repository: bzouiri/B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max
• Paper: N/A
• Demo: Coming soon

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Uses

Direct Use

Ce modèle peut être utilisé directement pour :

• Générer du code ABP.IO (Application Services, Entities, DTOs, Repositories, Modules...)
• Répondre à des questions techniques sur ABP Framework, ASP.NET Core, EF Core
• Compléter ou refactoriser du code C# dans un contexte ABP
• Interactions en anglais, français et arabe

Downstream Use (Vibe Coding Agent)

Le cas d'usage principal est l'intégration dans un agent de vibe coding :

• L'utilisateur décrit en langage naturel ce qu'il veut construire
• Le modèle génère le code ABP.IO correspondant
• Des outils (tools) permettent au modèle d'interagir avec le projet :
  • Lire/écrire des fichiers .cs
  • Exécuter dotnet build / dotnet ef migrations add
  • Inspecter la structure du projet ABP
  • Appeler des commandes ABP CLI (abp generate-proxy, abp add-module, etc.)

Out-of-Scope Use

• Non adapté aux projets .NET hors ABP Framework sans adaptation
• Ne remplace pas une revue de code humaine
• Non destiné à des projets non-.NET (Java, Python, etc.)

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Bias, Risks, and Limitations

• Le modèle est optimisé pour ABP.IO v7+
• Le code généré doit toujours être relu et testé avant mise en production
• Les patterns générés suivent les conventions ABP standard
• Hérite des biais de DeepSeek-R1 sur le code généré

Recommendations

Toujours valider le code généré via les tests unitaires et une revue humaine. Utiliser le modèle comme co-pilote, non comme seul développeur.

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How to Get Started with the Model

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bzouiri/B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bzouiri/B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max")

prompt = """
Create an ABP.IO Application Service for a `Product` entity with:
- CRUD operations
- DTO mapping
- Repository injection
- Permission checks
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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Training Details

Training Data

Dataset custom créé par Badre Zouiri, composé de :

• Exemples de code ABP.IO (Entities, Services, Modules, DTOs...)
• Paires instruction/code en anglais, français et arabe
• Exemples de tool calling pour agents de vibe coding ABP
• Cas d'usage réels issus de projets ABP.IO

Training Procedure

Training Hyperparameters

• Training regime: bf16 mixed precision
• Fine-tuning method: LoRA / QLoRA via Unsloth
• Base model: deepseek-ai/DeepSeek-R1

Speeds, Sizes, Times

• Hardware: NVIDIA RTX 4090
• Hours used: 50h – 100h
• Year: 2025

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Environmental Impact

• Hardware Type: NVIDIA RTX 4090
• Hours used: 50 – 100 heures
• Cloud Provider: Local (on-premise)
• Compute Region: Morocco 🇲🇦
• Carbon Emitted: Estimable via ML Impact Calculator

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Technical Specifications

Model Architecture and Objective

Basé sur DeepSeek-R1 (Transformer décodeur).
Objectif : génération de code C# / ABP.IO avec capacités de tool calling pour l'intégration dans des pipelines agentiques de vibe coding.

Software

• transformers
• unsloth
• torch
• peft
• dotnet SDK (côté runtime agent)
• ABP CLI (côté runtime agent)

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Citation

BibTeX:

@misc{B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max,
  title        = {B3G ABP.IO Coder Thinking Max},
  author       = {Badre Zouiri},
  year         = {2025},
  publisher    = {HuggingFace},
  url          = {https://huggingface.co/bzouiri/B3G_ABP.IO_Coder_thinking_max},
  license      = {Apache 2.0},
  note         = {Fine-tuned from DeepSeek-R1 using Unsloth for ABP.IO C# vibe coding}
}

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Model Card Authors

Badre Zouiri — bzouiri

Model Card Contact

HuggingFace: bzouiri