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language:
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base_model:
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- Qwen/Qwen3-8B
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#
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##
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* **Modèle de Base** : [
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* **Méthode** : Fine-tuning avec
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* **
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## Comment Utiliser le Modèle
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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.
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A implémenté de cette manière :
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## Limitations et Biases
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Ce modèle est spécialisé en électronique et Arduino. Il peut donner des réponses moins pertinentes sur d'autres sujets.
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Il a été entraîné avec un nombre limité d'exemples.
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## Licence
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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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## Comment Utiliser le Modèle
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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.
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Exemple :
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```markdown
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<|im_start|>system
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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|>
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<|im_start|>user
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Quel est le rôle d'un condensateur ?<|im_end|>
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<|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
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+
- base_model:adapter:HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base
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+
- lora
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+
- transformers
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datasets:
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+
- mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k
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+
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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## Training Details
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* **Modèle de Base** : [HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base)
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* **Méthode** : Fine-tuning avec **Axolotl**.
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* **Dataset** : [mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/Evol-Instruct-Python-26k)
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