ONNX Model Zoo

Clemylia/Qsana-coder-base-ONNX

By Clemylia · ↓ 1 · ♥ 0 · Updated 2026-01-09

What's in this repo

This page lists the files in Clemylia/Qsana-coder-base-ONNX, including model.onnx, model_bnb4.onnx, model_fp16.onnx and more.

  • 8 ONNX models (.onnx files)
  • 19 files, including 8 .json, 8 .onnx, 1 .md, 1 .txt
  • Last updated 2026-01-09

ONNX files

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onnx/model.onnx — Download
onnx/model_bnb4.onnx — Download
onnx/model_fp16.onnx — Download
onnx/model_int8.onnx — Download
onnx/model_q4.onnx — Download
onnx/model_q4f16.onnx — Download
onnx/model_quantized.onnx — Download
onnx/model_uint8.onnx — Download

How to use

These ONNX files can be loaded with ONNX Runtime. To inspect a model graph, upload the file to the Netron viewer. Download links point to the original files on Hugging Face.

README

Qsana-coder-base (ONNX)

This is an ONNX version of NaA-IA/Qsana-coder-base. It was automatically converted and uploaded using this Hugging Face Space.

Usage with Transformers.js

See the pipeline documentation for text-generation: https://huggingface.co/docs/transformers.js/api/pipelines#module_pipelines.TextGenerationPipeline


🤖 Qsana-coder-base : L'Assistant de Pseudo-Code Éducatif

Qsana

🌟 Mission & Positionnement

Qsana-coder-base est un Small Language Model (SLM) conçu pour la créativité conceptuelle autour des bases du codage (Python, pseudocode). Il ne vise PAS à produire du code exécutable en production, mais à générer des fragments de logique codée pour des contextes éducatifs et de prototypage rapide.

💡 Le but n'est pas la validité syntaxique à 100%, mais la stimulation de la pensée logique et la visualisation des concepts de codage (variables, boucles, conditions) pour les débutants.

🎯 Cas d'Usage Principaux

Emojis Cas d'Usage Description
🧑‍🏫 Outil Pédagogique Générer des exemples de code courts et thématiques pour les jeunes apprenants (enfants, collégiens) qui illustrent la logique d'une fonction, même si la syntaxe est "créative".
🧪 Prototypage Conceptuel Pour les développeurs qui veulent rapidement coucher sur le papier la structure d'une idée sans se soucier des détails syntaxiques stricts.
✍️ Génération de Pseudo-Code Produire des fragments de code qui se rapprochent du langage naturel et qui sont faciles à expliquer sans nécessiter un environnement de développement complet.

⚙️ Détails Techniques

  • Modèle de Base : lam-4-zero-f (51M, Fine-Tuned)
  • Langage Principal : Français / Pseudo-Code Python
  • Précision Syntaxique : Intentionalité Créative (Non Rigide). Les erreurs de syntaxe font partie du comportement attendu pour illustrer le concept de "code prototype".
  • Poids / Efficacité : Optimisé pour une exécution locale rapide (SLM).

🛑 Limitations et Comportement Attendu

Veuillez noter le comportement intentionnel suivant de Qsana-coder-base :

  1. Non-Exécutable : Le code généré n'est pas destiné à être copié/collé et exécuté sans correction.
  2. Créativité Lexicale : Le modèle mélange parfois les opérateurs (<=, !=) et les mots-clés (continue, print) d'une manière qui n'est pas standard en Python. Ceci est le résultat du fine-tuning visant la créativité.
  3. Utilisation du Chat Template : Pour obtenir les résultats les plus cohérents, il est fortement recommandé d'utiliser le Chat Template fourni.

Model info

text-generation transformers.js
transformers.js onnx gpt2 text-generation concept of code Codeur Basique Codeur creatif SLM conversational fr base_model:NaA-IA/Qsana-coder-base base_model:quantized:NaA-IA/Qsana-coder-base
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Created: 2026-01-09

Updated: 2026-01-09

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Files (19)

.gitattributes
README.md
added_tokens.json
config.json
generation_config.json
merges.txt
onnx/model.onnx ONNX
onnx/model_bnb4.onnx ONNX
onnx/model_fp16.onnx ONNX
onnx/model_int8.onnx ONNX
onnx/model_q4.onnx ONNX
onnx/model_q4f16.onnx ONNX
onnx/model_quantized.onnx ONNX
onnx/model_uint8.onnx ONNX
quantize_config.json
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.json

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