Unity Coder 7B

Unity Coder 7B

解答 Unity 游戏开发问题，编写 C# 脚本、XR 代码和编辑器工具，是 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 的微调版本。适合想要本地编码助手的 Unity 开发者。

由 vishnuOI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Unity Coder 7B 是 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 的微调版本，面向用 C# 做 Unity 游戏开发。它用 QLoRA 在 1,687 条 Unity C# 指令对上训练了三个 epoch。记录里列有约 7.6B 参数。

适合谁：它适合需要脚本帮助的 Unity 开发者、XR 开发者，以及编写编辑器扩展的工具开发者。

行业 | 使用者 | 用法 | 例子
游戏开发 | Unity 开发者 | 请它写 C# 脚本和修复问题 | 如何检测两个物体之间的碰撞
XR 和 VR | XR 开发者 | 获得 OpenXR 和 XR Interaction Toolkit 的帮助 | 询问如何设置抓取交互
工具 | 编辑器工具作者 | 起草编辑器脚本和工具 | 请它写一个自动完成重复任务的编辑器脚本

在 Unity 或 C# 之外工作的人可以跳过，因为这次调校只针对这一个领域。

用在哪里：

• 使用 Transformers 的 Python
• GPU，或内存足够放下权重的机器
• Windows、macOS 或 Linux，用 Python 就能下载文件

使用场景 | 谁用 | 得到什么
Unity C# 脚本 | Unity 开发者 | MonoBehaviour、ScriptableObject 和协程的代码
XR 开发 | XR 开发者 | 关于 OpenXR 和 XR Interaction Toolkit 的指引
物理、动画和 UI | 游戏开发者 | 物理、动画和 UI Toolkit 方面的帮助
性能优化 | 开发者 | 优化模式

如何设置：

• 装有 pip 的 Python，外加 Transformers 和 PyTorch
• BF16 约 15.2 GB 的内存，或 4 比特约 3.8 GB，为估算值

1. 安装 Hugging Face 的 hub 客户端。
2. 下载模型文件，或让 Transformers 按名称自行获取。
3. 运行下面的使用代码。

pip install -U huggingface_hub
hf download vishnuOI/unity-coder-7b

如何使用：加载模型和分词器，用一条系统消息和你的问题构建聊天提示，再调用 generate 并解码回复。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "vishnuOI/unity-coder-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an expert Unity game developer specializing in C# scripting and XR development."},
    {"role": "user", "content": "How do I detect collision between two objects in Unity?"},
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7, do_sample=True)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

工具 | 作用
from_pretrained | 以 bfloat16 加载分词器和模型
apply_chat_template | 把系统消息和用户消息变成一个提示
generate | 写出回复，最多 512 个新 token，temperature 为 0.7

示例：你发送代码里那个关于检测 Unity 中两个物体碰撞的问题，并带上一条把模型设定为资深 Unity 开发者的系统消息。它会给出一段文字回答，你要在自己的项目里测试其中的代码。

新手与专家：把它想成一个已经熟悉 Unity 词汇的编码帮手。先原样运行代码，再换成你自己的问题。

调校用的是 QLoRA，4 比特 NF4 权重，秩为 16，alpha 为 32。1,687 条数据的数据集不大，所以预期它对常见的 Unity 任务比对罕见任务覆盖得更好。

从 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 出发
用 Unity C# 数据对做 QLoRA 微调
用 Transformers 加载结果
提一个 Unity 问题并阅读回复

注意事项：

• 训练：1,687 条指令对和 3 个 epoch，数据量不大
• 体积：约 7.6B 参数，记录里列的是英语
• License: CC BY 4.0
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你发给模型的提示词，未提到网络或账号访问
• Not for: Unity 和 C# 之外的工作，这不是模型卡的目标

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 参数量：7.6B
• Weights: about 15.2 GB in BF16; about 3.8 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：146
• 点赞：4
• 许可证：cc-by-4.0
• 语言：en
• 基于：Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
• Quantized versions: 2
• 标签：safetensors, qwen2, unity, unity3d, game-development, csharp, openxr, code, finetuned

链接

• 模型：https://huggingface.co/vishnuOI/unity-coder-7b
• 文件：https://huggingface.co/vishnuOI/unity-coder-7b/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download vishnuOI/unity-coder-7b

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。