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+license: apache-2.0
+license_link: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+language:
+- fr
 base_model:
-- nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
+- 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)