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
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# 🧠 CronosFlowAI (T5 Instruct PT-BR)
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Este é um modelo **T5 Instruct em português** treinado pela **SophiaMind**, utilizando como base o modelo `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab`.
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O modelo foi ajustado para compreender **instruções explícitas** (`instruction + input → output`), permitindo uso em tarefas de NLP como reformulação de textos.
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## 📊 Métricas do Modelo
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O modelo foi treinado com **50 mil exemplos** (aprox. 10% do dataset privado da SophiaMind) em cima do modelo base da Unicamp.
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Resultados após 3 épocas:
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- **Loss (treino):** `0.083`
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- **Eval Loss:** `0.0037`
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- **ROUGE-1:** `86.43`
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- **ROUGE-2:** `82.30`
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- **ROUGE-L:** `85.09`
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Esses números mostram que o modelo já apresenta **alto alinhamento com as referências** e está pronto para aplicações reais.
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## 🚀 Como usar
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Instale as dependências:
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```bash
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pip install transformers accelerate torch
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```
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Carregue o modelo:
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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MODEL_NAME = "IMNascimento/CronosFlowAI"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
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model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
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# Exemplo de inferência
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instruction = "Reescreva a frase para WhatsApp com o mesmo sentido."
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inp = "Promoção válida só hoje para novos clientes."
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input_text = f"{instruction}: {inp}"
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inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
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outputs = model.generate(**inputs, max_length=128)
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print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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```
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## 📂 Dataset
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- **Base utilizada:** `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab`
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- **Dataset privado SophiaMind CronosFlowAI:** 500 mil amostras em **74 categorias diferentes**, contendo exemplos de reformulação, resumo, instrução e diversas aplicações de NLP.
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- **Modelo público CronosFlowAI:** treinado com apenas **10% dos dados (50 mil registros)**.
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## 💡 Aplicações
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- Reformulação de frases e mensagens (WhatsApp, marketing, etc)
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## 🙏 Agradecimentos
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- **Unicamp** pelo modelo base `ptt5`.
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- **SophiaMind** pelo dataset privado usado neste fine-tuning.
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- **SophiaLabs** pela infraestrutura de treinamento.
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- **IMNascimento** pelo desenvolvimento e publicação.
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## 📌 Autor
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👤 **Desenvolvedor principal:** [IMNascimento](https://github.com/IMNascimento)
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🌐 **Infraestrutura:** [SophiaLabs](https://sophialabs.com.br)
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🔬 **Pesquisa e dataset:** [SophiaMind](https://sophiamind.com.br)
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## 📢 Observações Importantes
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Este modelo **CronosFlowAI** é a versão **pública**, treinada com apenas **10% do dataset privado** da SophiaMind para o CronosFlowAI.
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O modelo **privado** possui **mais de 74 categorias** e **500 mil registros**, oferecendo capacidades ainda mais amplas.
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⚠️ 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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