Instructions to use Igor-22/CronosFLowAI with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Igor-22/CronosFLowAI with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("Igor-22/CronosFLowAI", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| language: | |
| - pt | |
| metrics: | |
| - rouge | |
| base_model: | |
| - unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab | |
| library_name: transformers | |
| tags: | |
| - text-generation-inference | |
| # 🧠 CronosFlowAI (T5 Instruct PT-BR) | |
| Este é um modelo **T5 Instruct em português** treinado pela **SophiaMind**, utilizando como base o modelo `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab`. | |
| O modelo foi ajustado para compreender **instruções explícitas** (`instruction + input → output`), permitindo uso em tarefas de NLP como reformulação de textos. | |
| --- | |
| ## 📊 Métricas do Modelo | |
| O modelo foi treinado com **50 mil exemplos** (aprox. 10% do dataset privado da SophiaMind CronosFlowAI) em cima do modelo base da Unicamp. | |
| Resultados após 3 épocas: | |
| - **Loss (treino):** `0.083` | |
| - **Eval Loss:** `0.0037` | |
| - **ROUGE-1:** `86.43` | |
| - **ROUGE-2:** `82.30` | |
| - **ROUGE-L:** `85.09` | |
| Esses números mostram que o modelo já apresenta **alto alinhamento com as referências** e está pronto para aplicações reais. | |
| --- | |
| ## 🚀 Como usar | |
| Instale as dependências: | |
| ```bash | |
| pip install transformers accelerate torch | |
| ``` | |
| Carregue o modelo: | |
| ```python | |
| from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM | |
| MODEL_NAME = "IMNascimento/CronosFlowAI" | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) | |
| model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME) | |
| # Exemplo de inferência | |
| instruction = "Reescreva a frase para WhatsApp com o mesmo sentido." | |
| inp = "Promoção válida só hoje para novos clientes." | |
| input_text = f"{instruction}: {inp}" | |
| inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) | |
| outputs = model.generate(**inputs, max_length=128) | |
| print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 📂 Dataset | |
| - **Base utilizada:** `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab` | |
| - **Dataset privado SophiaMind CronosFlowAI:** 500 mil amostras em **74 categorias diferentes**, contendo exemplos de reformulação, resumo, instrução e diversas aplicações de NLP. | |
| - **Modelo público CronosFlowAI:** treinado com apenas **10% dos dados (50 mil registros)**. | |
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| ## 💡 Aplicações | |
| - Reformulação de frases e mensagens (WhatsApp, marketing, etc) | |
| --- | |
| ## Teste | |
| ```bash | |
| (venv-t5) nascimento@SophiaMind:~$ python cronos_flow_ai_public.py | |
| Digite uma frase (ou ENTER para sair): | |
| > Boa semana, equipe! | |
| Reescrita: Boa semana pra equipe! | |
| > Olá, tudo bem! | |
| Reescrita: Oi, tudo bem! | |
| > loja online em oferta cupom válido hoje. Quer aproveitar? solicite mais detalhes. | |
| Reescrita: Cupom válido hoje para loja online com valor novo. Solicite mais detalhes. | |
| > Olá boa tarde. | |
| Reescrita: Olá! | |
| > oi, bom dia como vai ? | |
| Reescrita: Bom dia pra você! | |
| ``` | |
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| ## 🙏 Agradecimentos | |
| - **Unicamp** pelo modelo base `ptt5`. | |
| - **SophiaMind** pelo dataset privado usado neste fine-tuning. | |
| - **SophiaLabs** pela infraestrutura de treinamento. | |
| - **IMNascimento** pelo desenvolvimento e publicação. | |
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| ## 📌 Autor | |
| 👤 **Desenvolvedor principal:** [IMNascimento](https://github.com/IMNascimento) | |
| 🌐 **Infraestrutura:** [SophiaLabs](https://sophialabs.com.br) | |
| 🔬 **Pesquisa e dataset:** [SophiaMind](https://sophiamind.com.br) | |
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| ## 📢 Observações Importantes | |
| Este modelo **CronosFlowAI** é a versão **pública**, treinada com apenas **10% do dataset privado** da SophiaMind para o CronosFlowAI. | |
| O modelo **privado** possui **mais de 74 categorias** e **500 mil registros**, oferecendo capacidades ainda mais amplas. | |
| ⚠️ Este modelo é experimental e não deve ser usado em cenários de missão crítica sem avaliação humana. | |
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| license: apache-2.0 | |
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