Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+license: apache-2.0
+base_model: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
+tags:
+- text-generation
+- frontend
+- analysis
+- requirements
+- chinese
+- lora
+- peft
+- sft
+- trl
+- unsloth
+- conversational
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# analysis-llm-v2
+
+这是一个基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 微调的前端需求分析模型。
+
+## 模型描述
+
+该模型专门用于生成前端技术分析文档，能够：
+- 分析前端项目需求
+- 生成详细的技术方案
+- 提供页面路径规划
+- 输出标准的前端项目结构
+
+## 使用方法
+
+### 使用HuggingFace格式
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# 加载模型
+model_name = "MANSTAGE/analysis-llm-v2"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+# 推理
+question = "请帮我生成一个企业管理系统"
+inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt").to(model.device)
+outputs = model.generate(
+    **inputs,
+    max_new_tokens=1000,
+    temperature=0.7,
+    do_sample=True
+)
+
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print(response)
+```
+
+### 使用GGUF格式
+
+本仓库包含多种GGUF量化格式：
+
+- `model_q4_0/` - 4位量化（最小文件大小）
+- `model_q4_k_m/` - 4位量化（平衡版本）
+- `model_q8_0/` - 8位量化（高质量）
+- `model_f16/` - 16位浮点（最高质量）
+
+使用llama.cpp加载GGUF文件：
+
+```bash
+# 下载GGUF文件
+wget https://huggingface.co/MANSTAGE/analysis-llm-v2/resolve/main/model_q4_0/unsloth.Q4_0.gguf
+
+# 使用llama.cpp运行
+./main -m unsloth.Q4_0.gguf -p "请帮我生成一个企业管理系统"
+```
+
+## 训练详情
+
+- **基础模型**: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
+- **训练数据**: 219条前端需求分析数据
+- **训练步数**: 100步
+- **学习率**: 2e-4
+- **LoRA配置**: r=16, alpha=16, dropout=0.1
+- **量化**: 4-bit量化训练
+
+## 文件说明
+
+- `final_model/` - HuggingFace格式的完整模型
+- `model_q4_0/` - 4位量化GGUF文件
+- `model_q4_k_m/` - 4位量化GGUF文件（平衡版）
+- `model_q8_0/` - 8位量化GGUF文件
+- `model_f16/` - 16位浮点GGUF文件
+
+## 许可证
+
+Apache 2.0