NaA-IA
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Lamina-basic

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 library_name: transformers
 tags: []
 ---
-# Model Card for Model ID
-<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
-## Model Details
-### Model Description
-<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
-This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
-- **Developed by:** [More Information Needed]
-- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Model type:** [More Information Needed]
-- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
-- **License:** [More Information Needed]
-- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
-### Model Sources [optional]
-<!-- Provide the basic links for the model. -->
-- **Repository:** [More Information Needed]
-- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
-- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
-## Uses
-<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
-### Direct Use
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
-[More Information Needed]
-### Downstream Use [optional]
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
-[More Information Needed]
-### Out-of-Scope Use
-<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
-[More Information Needed]
-## Bias, Risks, and Limitations
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
-[More Information Needed]
-### Recommendations
-<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
-Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
-## How to Get Started with the Model
-Use the code below to get started with the model.
-[More Information Needed]
-## Training Details
-### Training Data
-<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
-[More Information Needed]
-### Training Procedure
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
-#### Preprocessing [optional]
-[More Information Needed]
-#### Training Hyperparameters
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
-#### Speeds, Sizes, Times [optional]
-<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
-[More Information Needed]
-## Evaluation
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
-### Testing Data, Factors & Metrics
-#### Testing Data
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-[More Information Needed]
-#### Factors
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-[More Information Needed]
-#### Metrics
-<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-[More Information Needed]
-### Results
-[More Information Needed]
-#### Summary
-## Model Examination [optional]
-<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
-[More Information Needed]
-## Environmental Impact
-<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
-Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
-- **Hardware Type:** [More Information Needed]
-- **Hours used:** [More Information Needed]
-- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
-- **Compute Region:** [More Information Needed]
-- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
-## Technical Specifications [optional]
-### Model Architecture and Objective
-[More Information Needed]
-### Compute Infrastructure
-[More Information Needed]
-#### Hardware
-[More Information Needed]
-#### Software
-[More Information Needed]
-## Citation [optional]
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
-**BibTeX:**
-[More Information Needed]
-**APA:**
-[More Information Needed]
-## Glossary [optional]
-<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
-[More Information Needed]
-## More Information [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Authors [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Contact
-[More Information Needed]

 library_name: transformers
 tags: []
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+# মডেল Carte de Modèle : Lamina-basic
+![Lamina-basic](http://www.image-heberg.fr/files/17584565541229573219.jpg)
+Bienvenue sur la page de **Lamina-basic** \! ✨ Ce modèle est un projet expérimental et éducatif créé dans le but d'apprendre les fondamentaux de la création et de l'entraînement d'un modèle de langage (LLM) en partant de zéro.
+Il a été conçu, entraîné et publié par **Clemylia**.
+-----
+\<hr\>
+## \#\# 📝 Description du Modèle
+**Lamina-basic** est un petit modèle de langage de type GPT-2, avec une architecture simple de 3 millions de paramètres. Son unique compétence est la **complétion de texte** en français. Il a été entraîné sur un corpus très restreint, ce qui en fait principalement un outil de démonstration et d'apprentissage.
+  * **🤖 Type de modèle :** Modèle de langage causal (Causal Language Model)
+  * **🌐 Langue :** Français
+  * **📚 Données d'entraînement :** Un micro-dataset personnalisé contenant des règles de grammaire de base et quelques paragraphes de connaissances générales (biologie des insectes, faits de base).
+  * **💻 Entraînement :** Entraîné depuis zéro ("from scratch") sur Google Colab.
+-----
+\<hr\>
+## \#\# 🚀 Comment l'utiliser
+Pour tester `Lamina-basic`, vous pouvez utiliser le `pipeline` de la bibliothèque `transformers`.
+```python
+# 1. Installez les bibliothèques nécessaires
+!pip install transformers torch
+from transformers import AutoTokenizer, pipeline
+# 2. Définissez le nom du modèle sur le Hub
+repo_id = "Clemylia/Lamina-basic"
+# 3. Créez le pipeline de génération de texte
+generator = pipeline('text-generation', model=repo_id, tokenizer=repo_id)
+# 4. Donnez un début de phrase au modèle
+prompt = "La biologie des insectes est"
+# 5. Générez la suite !
+result = generator(
+    prompt,
+    max_new_tokens=30, # Génère au maximum 30 nouveaux mots
+    truncation=True
+)
+print(result[0]['generated_text'])
+```
+-----
+\<hr\>
+## \#\# ✅ Usages Prévus et ⚠️ Limitations
+Il est crucial de comprendre que `Lamina-basic` est un prototype avec des capacités extrêmement limitées.
+### \#\#\# ✅ Usages Prévus
+  * **Démonstration Pédagogique :** Montrer le résultat d'un cycle complet de création d'un LLM.
+  * **Apprentissage :** Servir de base pour comprendre comment fonctionnent les modèles de langage.
+  * **Expérimentation :** Être un point de départ pour une V2 avec plus de données et une plus grande architecture.
+### \#\#\# ⚠️ Limitations et Risques
+  * **Génération de texte non cohérente :** En raison de son entraînement très limité, les phrases générées n'ont souvent **aucun sens logique**.
+  * **Connaissances quasi-nulles :** Le modèle ne connaît que les quelques phrases exactes présentes dans son micro-dataset. Il ne possède aucune connaissance du monde réel.
+  * **Biais potentiels :** Comme tout modèle de langage, il peut reproduire les biais présents dans ses données d'entraînement. Étant donné la petite taille du dataset, ces biais ne sont pas étudiés.
+-----
+\<hr\>
+## \#\# Un mot de la créatrice
+> "Lamina-basic est mon premier pas dans la création d'IA de A à Z. Ce projet représente une aventure d'apprentissage incroyable, des premières lignes de code à la résolution de bugs complexes. Même s'il est simple, j'espère qu'il pourra inspirer d'autres personnes à se lancer et à construire leurs propres modèles."
+>
+> — Clemylia
+<br>
+*Créé avec passion par Clemylia. ❤️*