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a615b3a 7b46300 a615b3a 7b46300 7bf31db 7b46300 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 | ---
license: apache-2.0
license_link: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
language:
- fr
base_model:
- unsloth/Meta-Llama-3.1-8B
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
tags:
- fiscalité
- génération-de-texte
- français
---
# Nom de votre modèle
## Introduction
Décrivez ici le but et les caractéristiques principales de votre modèle. Par exemple, s'il est spécialisé dans la génération de textes liés à la fiscalité en français.
## Configuration requise
Indiquez les versions des bibliothèques nécessaires, comme `transformers`, et toute autre dépendance.
## Démarrage rapide
Fournissez un exemple de code montrant comment charger le modèle et générer du texte :
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Aktraiser/model_test1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Votre prompt ici."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=512
)
response = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(response) |