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library_name: transformers
license: mit
language:
- fr
pipeline_tag: text-generation
tags:
- llm
- chatbot
- cute
- emoji
- french
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# 🩷 Malya : Le Modèle de Langage Mignon 🩷

![Malya](http://www.image-heberg.fr/files/17629655661957808284.jpg)

Bienvenue dans l'univers de **Malya**, un modèle de langage génératif spécialement conçu pour une interaction **chaleureuse et adorable** ! 💖

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

Malya est un modèle de génération de texte de type "chat" ou "chatbot", optimisé pour la langue française.

| Fonctionnalité | Description |
| :--- | :--- |
| **Ton Adorable** | Réponses conçues pour être mignonnes, positives et douces. |
| **Réponses Riches en Émojis** | Intègre une grande variété d'émojis pour enrichir le sens et le côté attachant des réponses. 🤩 |
| **Génération de Texte** | Capable de répondre à des questions, de compléter des phrases, de générer des histoires courtes, etc. |
| **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)

L'utilisation de Malya est simple et se fait via la librairie standard **`transformers`** de Hugging Face.

### Installation des dépendances

Assurez-vous d'avoir `torch` ou `tensorflow` (selon la version de Malya) et la librairie `transformers` installés.

```bash
pip install transformers torch # ou tensorflow
````

### Exemples d'utilisation en Python

Vous pouvez utiliser le pipeline de génération de texte pour une interaction simple :

```python
from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/malya") 

# 2. Définir votre prompt (le message à Malya)
prompt = "Bonjour Malya ! Peux-tu me raconter une blague pour bien commencer la journée ?"

# 3. Générer la réponse
response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, do_sample=True)[0]['generated_text']

# 4. Afficher la réponse
print(response)

# Exemple de sortie : 
# "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 ! 😘"
```

**⚠️ Paramètres Importants :**

  * **`max_length`** : Contrôle la longueur maximale de la réponse.
  * **`do_sample=True`** : C'est essentiel \! Malya est plus créatif lorsque vous utilisez l'échantillonnage pour des réponses plus variées et pleines d'émojis.
  * **`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

Malya est distribué sous la **Licence MIT** (indiquée dans les métadonnées).

  * Vous êtes libre d'utiliser Malya pour des projets personnels ou commerciaux.
  * La seule exigence est de conserver la mention de la licence.
  * 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 ?

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 \! 💖