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license: apache-2.0 |
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license_link: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 |
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language: |
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- fr |
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base_model: |
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- unsloth/Meta-Llama-3.1-8B |
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pipeline_tag: text-generation |
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library_name: transformers |
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tags: |
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- fiscalité |
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- génération-de-texte |
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- 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 |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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model_name = "Aktraiser/model_test1" |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( |
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model_name, |
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torch_dtype="auto", |
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device_map="auto" |
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) |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
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prompt = "Votre prompt ici." |
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) |
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generated_ids = model.generate( |
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**inputs, |
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max_new_tokens=512 |
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) |
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response = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True) |
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print(response) |
