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CHANGED
@@ -3,10 +3,13 @@ license: apache-2.0
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readme_content = """
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# 2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-
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## Description
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Ce modèle, **2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-
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## Détails du modèle
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- **Architecture** : Basé sur [Base Model Architecture] (remplace par le nom de l'architecture si applicable, ex. Llama, GPT, etc.).
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@@ -30,7 +33,7 @@ Pour utiliser ce modèle dans un projet Python avec Hugging Face :
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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model_name = "Lil-R/2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-
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# Charger le modèle et le tokenizer
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36 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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@@ -53,7 +56,3 @@ Le modèle peut être téléchargé directement depuis Hugging Face.
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## Licence
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54 |
Ce modèle est distribué sous une licence ouverte.
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"Apache 2.0"
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-
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57 |
-
This model has been produced by:
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58 |
-
- **LALAIN Youri**, engineering student at French Engineering School ECE
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59 |
-
- **RAGE LILIAN**, engineering student at French Engineering School ECE
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readme_content = """
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+
# 2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-V2-finetuned
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8 |
+
This model has been produced by:
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+
- **LALAIN Youri**, engineering student at French Engineering School ECE
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- **RAGE LILIAN**, engineering student at French Engineering School ECE
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## Description
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Ce modèle, **2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-V2-finetuned**, est un modèle de langage pré-entraîné et affiné (fine-tuned) pour des tâches spécifiques en compréhension et génération de texte. Il a été optimisé pour fonctionner efficacement sur des données textuelles complexes, telles que des questions-réponses et des descriptions détaillées.
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## Détails du modèle
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- **Architecture** : Basé sur [Base Model Architecture] (remplace par le nom de l'architecture si applicable, ex. Llama, GPT, etc.).
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```python
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34 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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model_name = "Lil-R/2_PRYMMAL-ECE-2B-SLERP-V2-finetuned"
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# Charger le modèle et le tokenizer
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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## Licence
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Ce modèle est distribué sous une licence ouverte.
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"Apache 2.0"
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