Initial model card for RINA Coder Base

README.md

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+---
+license: mit
+language:
+  - en
+  - fr
+  - code
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+tags:
+  - code
+  - code-generation
+  - rina-ai
+  - llm
+---
+
+# RINA Coder — Base
+
+> Modele de langage RINA AI dedie a la generation, la completion et l explication de code.
+> Site : [plateforme-rina.com](https://plateforme-rina.com) · Code : [github.com/siliconcorerina/RINA-AI](https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI)
+
+**Statut : placeholder.** Les poids ne sont pas encore publies. Ce depot reserve l identifiant `siliconcorerina/rina-coder-base` et decrit le modele cible. La premiere version sera annoncee via les [issues du depot GitHub](https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI/issues/4).
+
+## Description
+
+RINA Coder est la famille de modeles de generation de code maintenue par l equipe RINA AI. Cette variante `base` est destinee a la completion et a la generation libre. Une variante `instruct` suivra pour les usages conversationnels.
+
+## Usage prevu
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_id = "siliconcorerina/rina-coder-base"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
+
+prompt = "def fibonacci(n):"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, temperature=0.2)
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+Voir aussi le script de demo : [demo/inference_example.py](https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI/blob/main/demo/inference_example.py).
+
+## Cas d usage
+
+- Completion de code dans des editeurs et IDE
+- Generation de fonctions a partir de docstrings
+- Explication de snippets de code
+- Refactoring assiste
+- Tests unitaires generes a partir du code source
+
+## Hors perimetre
+
+- Conseil juridique, medical ou financier
+- Decisions impactant des personnes (recrutement, credit, etc.)
+- Usage en production sans verification humaine du code genere
+
+## Donnees d entrainement
+
+A documenter lors de la publication du premier checkpoint. Les sources prevues incluent :
+
+- Code open source sous licences permissives
+- Documentation technique publique
+- Corpus de problemes de programmation (HumanEval-like)
+
+## Evaluation
+
+Les benchmarks cibles sont :
+
+| Benchmark | Statut |
+|-----------|--------|
+| HumanEval (pass@1) | a venir |
+| MBPP (pass@1) | a venir |
+| MultiPL-E (Rust, Go, Kotlin) | a venir |
+| RINA-Bench (interne) | a venir |
+
+Suivi : [issues evaluation](https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI/labels/evaluation).
+
+## Limitations
+
+- Le code genere peut contenir des bugs, des failles de securite, ou ne pas compiler. Toujours relire et tester.
+- Le modele peut halluciner des API ou des bibliotheques inexistantes.
+- Les performances varient fortement selon le langage et le domaine.
+- Le contexte est limite ; les fichiers tres longs ne sont pas couverts dans une seule passe.
+
+## Licence
+
+MIT. Voir [LICENSE](https://github.com/siliconcorerina/RINA-AI/blob/main/LICENSE).
+
+## Contact
+
+- Site : [plateforme-rina.com](https://plateforme-rina.com)
+- Email : [hello@plateforme-rina.com](mailto:hello@plateforme-rina.com)
+- GitHub : [github.com/siliconcorerina](https://github.com/siliconcorerina)
+
+## Citation
+
+```bibtex
+@misc{rinacoder2026,
+  title  = {RINA Coder: a code language model by RINA AI},
+  author = {RINA AI Team},
+  year   = {2026},
+  url    = {https://huggingface.co/siliconcorerina/rina-coder-base}
+}
+```