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| 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 |
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| # Nom de votre modèle |
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| ## Introduction |
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| 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. |
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| ## Configuration requise |
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| Indiquez les versions des bibliothèques nécessaires, comme `transformers`, et toute autre dépendance. |
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| ## Démarrage rapide |
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| Fournissez un exemple de code montrant comment charger le modèle et générer du texte : |
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| ```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) |
