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library_name: transformers |
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license: mit |
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language: |
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- fr |
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pipeline_tag: text-generation |
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tags: |
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- llm |
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- chatbot |
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- cute |
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- emoji |
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- french |
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# 🩷 Malya : Le Modèle de Langage Mignon 🩷 |
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Bienvenue dans l'univers de **Malya**, un modèle de langage génératif spécialement conçu pour une interaction **chaleureuse et adorable** ! 💖 |
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Développé par **Clemylia**, Malya est entraîné pour réagir à vos messages et prompts d'une manière incroyablement mignonne, en utilisant une variété d'**émojis expressifs** pour transmettre ses "émotions" et son ton. Attendez-vous à des réponses pleines de *joie*, d'*enthousiasme* et de *douceur* ! ✨ |
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## 🌟 Aperçu et Fonctionnalités Clés |
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Malya est un modèle de génération de texte de type "chat" ou "chatbot", optimisé pour la langue française. |
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| Fonctionnalité | Description | |
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| **Ton Adorable** | Réponses conçues pour être mignonnes, positives et douces. | |
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| **Réponses Riches en Émojis** | Intègre une grande variété d'émojis pour enrichir le sens et le côté attachant des réponses. 🤩 | |
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| **Génération de Texte** | Capable de répondre à des questions, de compléter des phrases, de générer des histoires courtes, etc. | |
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| **Optimisé pour le Français** | Entraîné principalement sur des données en français pour une excellente fluidité dans cette langue. | |
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## 🚀 Comment Utiliser Malya (pour les développeurs) |
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L'utilisation de Malya est simple et se fait via la librairie standard **`transformers`** de Hugging Face. |
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### Installation des dépendances |
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Assurez-vous d'avoir `torch` ou `tensorflow` (selon la version de Malya) et la librairie `transformers` installés. |
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```bash |
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pip install transformers torch # ou tensorflow |
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```` |
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### Exemples d'utilisation en Python |
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Vous pouvez utiliser le pipeline de génération de texte pour une interaction simple : |
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```python |
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from transformers import pipeline |
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# 1. Charger le pipeline |
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/malya") |
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# 2. Définir votre prompt (le message à Malya) |
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prompt = "Bonjour Malya ! Peux-tu me raconter une blague pour bien commencer la journée ?" |
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# 3. Générer la réponse |
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response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, do_sample=True)[0]['generated_text'] |
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# 4. Afficher la réponse |
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print(response) |
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# Exemple de sortie : |
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# "Bonjour ! Bien sûr, j'adore les blagues ! Hi hi ! 😊 Qu'est-ce qui est jaune et qui attend ?... Un **citron pressé** ! 🍋🤣 J'espère que ça t'a fait sourire ! Plein de bisous ! 😘" |
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``` |
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**⚠️ Paramètres Importants :** |
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* **`max_length`** : Contrôle la longueur maximale de la réponse. |
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* **`do_sample=True`** : C'est essentiel \! Malya est plus créatif lorsque vous utilisez l'échantillonnage pour des réponses plus variées et pleines d'émojis. |
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* **`temperature`** : Pour des réponses encore plus "mignonnes" et créatives, vous pouvez essayer d'augmenter la température (par exemple, `temperature=0.8`). |
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## ⚖️ Licence et Conditions d'Utilisation |
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Malya est distribué sous la **Licence MIT** (indiquée dans les métadonnées). |
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* Vous êtes libre d'utiliser Malya pour des projets personnels ou commerciaux. |
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* La seule exigence est de conserver la mention de la licence. |
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* Étant donné la nature du modèle (ton mignon et émojis), nous vous encourageons à l'utiliser dans des contextes ludiques et positifs. |
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## 👩💻 Qui est Clemylia ? |
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Malya a été créé par **Clemylia**, une jeune développeuse de 18 ans passionnée par l'intelligence artificielle et la création de modèles de langage uniques. Merci de soutenir les créateurs indépendants \! N'hésitez pas à nous laisser un petit cœur sur ce repo si vous aimez Malya \! 💖 |
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