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CHANGED
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@@ -81,7 +81,7 @@ print(response)
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| 81 |
## Paramètres de génération recommandés
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| 82 |
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| 83 |
Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :
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| 84 |
-
python
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| 85 |
generation_params = {
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| 86 |
"max_new_tokens": 512, # Longueur maximale de la réponse
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| 87 |
"temperature": 0.7, # Créativité de la réponse
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|
@@ -89,12 +89,12 @@ generation_params = {
|
|
| 89 |
"repetition_penalty": 1.15, # Évite les répétitions
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| 90 |
"do_sample": True # Génération stochastique
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| 91 |
}
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| 92 |
-
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| 93 |
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| 94 |
## Utilisation avec l'API Hugging Face
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| 95 |
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| 96 |
Le modèle est également disponible via l'API Hugging Face Inference :
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| 97 |
-
python
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| 98 |
from huggingface_hub import InferenceClient
|
| 99 |
client = InferenceClient("https://api-inference.huggingface.co/models/Aktraiser/model_test1")
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| 100 |
def query(payload):
|
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@@ -107,7 +107,7 @@ payload = {
|
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| 107 |
}
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| 108 |
response = query(payload)
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| 109 |
print(response)
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| 110 |
-
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| 111 |
## Limitations connues
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| 112 |
|
| 113 |
- Le modèle est spécialisé dans la fiscalité française et peut avoir des performances limitées sur d'autres domaines
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## Paramètres de génération recommandés
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Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :
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+
```python
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| 85 |
generation_params = {
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| 86 |
"max_new_tokens": 512, # Longueur maximale de la réponse
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| 87 |
"temperature": 0.7, # Créativité de la réponse
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| 89 |
"repetition_penalty": 1.15, # Évite les répétitions
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| 90 |
"do_sample": True # Génération stochastique
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| 91 |
}
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+
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## Utilisation avec l'API Hugging Face
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Le modèle est également disponible via l'API Hugging Face Inference :
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+
```python
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from huggingface_hub import InferenceClient
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| 99 |
client = InferenceClient("https://api-inference.huggingface.co/models/Aktraiser/model_test1")
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def query(payload):
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}
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response = query(payload)
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print(response)
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## Limitations connues
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- Le modèle est spécialisé dans la fiscalité française et peut avoir des performances limitées sur d'autres domaines
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