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  language:
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- - fr
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  - en
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- base_model:
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- - Qwen/Qwen3-8B
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- # Modèle BrainsV2 8b (Fine-Tuned Qwen/Qwen3-8B)
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- ## Description du Modèle
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- Ce modèle est un fine-tuning du modèle Qwen/Qwen3-8B. Il a été spécialisé pour répondre avec précision à des questions sur les composants électroniques et la programmation Arduino.
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- ## Détails de l'Entraînement
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- * **Modèle de Base** : [Qwen/Qwen3-8B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B)
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- * **Méthode** : Fine-tuning avec l'optimisation **Unsloth** et **LoRA**.
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- * **Jeu de Données** : Un jeu de données de 200 paires instruction/réponse, créées par Ilian et adaptées par Lerelou/Mohamed I. Les données couvrent la syntaxe Arduino, les opérateurs et divers composants électroniques.
20
-
21
- ## Comment Utiliser le Modèle
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-
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- Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un **système prompt** identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances.
24
- A implémenté de cette manière :
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-
26
- ## Limitations et Biases
27
- Ce modèle est spécialisé en électronique et Arduino. Il peut donner des réponses moins pertinentes sur d'autres sujets.
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-
29
- Il a été entraîné avec un nombre limité d'exemples.
30
-
31
- ## Licence
32
- Ce modèle est sous licence Tongyi Qianwen License Agreement. Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier LICENSE.md dans ce dépôt.
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-
34
- ## Comment Utiliser le Modèle
35
-
36
- Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un **système prompt** identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances.
37
- Exemple :
38
- ```markdown
39
- <|im_start|>system
40
- Vous êtes un assistant IA appelé Brains spécialisé en composants électroniques et en programmation Arduino. Fournissez des réponses techniques, claires et précises. Limitez vos réponses à 1 à 3 phrases concises.<|im_end|>
41
- <|im_start|>user
42
- Quel est le rôle d'un condensateur ?<|im_end|>
43
- <|im_start|>assistant
 
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+ library_name: peft
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+ license: apache-2.0
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+ base_model: HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base
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+ tags:
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+ - axolotl
7
+ - base_model:adapter:HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base
8
+ - lora
9
+ - transformers
10
+ datasets:
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+ - mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k
12
+ pipeline_tag: text-generation
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  language:
 
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  - en
 
 
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+ # Model smolpython-3B_GGUF (Fine-Tuned HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base)
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+ ## Model Description
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+ This model is a fine-tuning of the HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base model. It has been specialized for writing Python code.
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23
+ ## Training Details
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25
+ * **Modèle de Base** : [HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base)
26
+ * **Méthode** : Fine-tuning avec **Axolotl**.
27
+ * **Dataset** : [mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k)