Update README.md

README.md

@@ -1,40 +1,95 @@
+# Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct
+
+![License: Apache-2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)  
+![Hugging Face Model](https://img.shields.io/badge/HuggingFace-Model-orange)
+
+---
+
+## 📜 Licenza
+Il modello è distribuito sotto la licenza **Apache 2.0**, che consente l’uso commerciale, la modifica, la distribuzione e la sublicenza.
+
+## 📚 Dataset
+- [Mattimax/DATA-AI_IT](https://huggingface.co/datasets/Mattimax/DATA-AI_IT)
+
+## 🌍 Lingue Supportate
+- 🇮🇹 Italiano
+- 🇬🇧 Inglese
+
+## 🏗 Modello Base
+- [HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct)
+
+## 🛠 Libreria Supportata
+- 🤗 Transformers
+
 ---
-license: apache-2.0
+
+## 📝 Descrizione
+
+**"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct"** è un modello AI multimodale ottimizzato per l’italiano, basato su **"HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct"** e sottoposto a fine-tuning con il dataset **"Mattimax/DATA-AI_IT"**.
+
+Il modello è progettato per interpretare e generare testo in combinazione con immagini, garantendo un'ottima efficienza su dispositivi con risorse limitate. Grazie al fine-tuning specifico per la lingua italiana, offre prestazioni avanzate in compiti multimodali, migliorando l’accuratezza delle risposte e la naturalezza del linguaggio.
+
 ---
-# Descrizione del Modello "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct"
 
-Il modello "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" è il risultato del fine-tuning del modello "HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct" citeturn0search0, addestrato sul dataset "Mattimax/DATA-AI_IT" citeturn0search1.
+## 🚀 Caratteristiche Principali
 
-## Origini del Modello
+✅ **Multimodalità** – Supporta l’elaborazione congiunta di testo e immagini.  
+✅ **Compattezza** – Solo **256M parametri**, con inferenze su immagini che richiedono meno di **1 GB di RAM GPU**.  
+✅ **Ottimizzazione per l’italiano** – Addestrato su un dataset curato per migliorare la qualità delle risposte in italiano.  
+✅ **Efficienza Computazionale** – Perfetto per applicazioni su hardware a risorse limitate.  
+✅ **Supporto Open Source** – Pensato per democratizzare l’uso dell’IA e promuovere la ricerca libera.
 
-"HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct" è un modello multimodale compatto con 256 milioni di parametri, progettato per l'efficienza e la versatilità. È in grado di elaborare sequenze arbitrarie di input costituiti da immagini e testo, producendo risposte in linguaggio naturale. La sua architettura leggera lo rende adatto per applicazioni su dispositivi con risorse limitate, mantenendo al contempo prestazioni solide in compiti multimodali. È in grado di eseguire inferenze su un'immagine con meno di 1 GB di RAM GPU. citeturn0search0
+---
 
-## Fine-Tuning sul Dataset "Mattimax/DATA-AI_IT"
+## 🏗 Origini del Modello
 
-Per adattare il modello alle specifiche esigenze del linguaggio italiano, è stato effettuato un fine-tuning utilizzando il dataset "Mattimax/DATA-AI_IT". Questo dataset è stato creato con l'obiettivo di avanzare e democratizzare l'intelligenza artificiale attraverso l'open source e la scienza aperta. citeturn0search1
+**[HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct)** è il modello di base da cui è stato sviluppato **"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct"**.  
 
-## Caratteristiche del Modello
+📌 **SmolVLM-256M-Instruct** è attualmente il modello multimodale più leggero disponibile.  
+📌 Permette l’elaborazione di testo e immagini con un **bilanciamento ideale tra performance ed efficienza**.  
+📌 È in grado di operare su **hardware con risorse limitate** senza sacrificare la qualità delle risposte.
 
-- **Multimodalità**: Capacità di elaborare simultaneamente input di testo e immagini, permettendo una comprensione e generazione di contenuti più ricca e contestualizzata.
+---
 
-- **Compattezza**: Con 256 milioni di parametri, il modello offre un equilibrio tra prestazioni e efficienza, rendendolo adatto per applicazioni su dispositivi con risorse limitate.
+## 🎯 Applicazioni
 
-- **Adattamento Linguistico**: Il fine-tuning sul dataset italiano consente al modello di comprendere e generare testo in italiano con maggiore accuratezza e naturalezza.
+🔹 **Image Captioning** – Generazione automatica di descrizioni dettagliate per immagini.  
+🔹 **Visual Question Answering** – Risposte a domande su contenuti visivi.  
+🔹 **Trascrizione e Traduzione Multimodale** – Estrazione e conversione di testo da immagini.  
+🔹 **AI su Dispositivi Edge** – Perfetto per applicazioni mobile o su dispositivi embedded.  
 
-## Applicazioni
+---
 
-Il modello "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" è ideale per una varietà di applicazioni, tra cui:
+## 🛠 Come Usarlo
 
-- **Generazione di Descrizioni Immagini**: Creazione di descrizioni dettagliate e contestualizzate per immagini in italiano.
+Il modello può essere facilmente caricato tramite 🤗 **Transformers**:
 
-- **Risposte a Domande Visive**: Fornitura di risposte in linguaggio naturale a domande relative a contenuti visivi.
+```python
+from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
+import torch
+from PIL import Image
 
-- **Trascrizione e Traduzione**: Trasformazione di testo scritto in immagini o viceversa, con supporto per la lingua italiana.
+# Carica il modello e il processore
+model_name = "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct"
+model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_name)
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
 
-## Utilizzo
+# Esempio di input con immagine e testo
+image = Image.open("example.jpg")
+inputs = processor(images=image, text="Cosa c'è nell'immagine?", return_tensors="pt")
 
-Per utilizzare il modello, è possibile accedere alla sua pagina su Hugging Face e seguire le istruzioni fornite per l'integrazione nelle proprie applicazioni. Il modello è compatibile con le librerie standard di Hugging Face, facilitando l'implementazione in vari ambienti di sviluppo.
+# Genera la risposta
+with torch.no_grad():
+    outputs = model.generate(**inputs)
 
-## Conclusione
+# Decodifica la risposta
+response = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
+print("Risposta del modello:", response)
+```
+🏁 Conclusioni
+✨ "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo avanti per l’IA multimodale in italiano.
+💡 Il modello offre prestazioni solide, è leggero ed è open source, perfetto per l’uso in vari contesti.
+🚀 Provalo oggi stesso!
 
-"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo significativo nell'evoluzione dei modelli multimodali, offrendo una soluzione compatta ed efficiente per l'elaborazione di contenuti in italiano. La combinazione di una solida base tecnologica e un fine-tuning mirato lo rende uno strumento potente per una vasta gamma di applicazioni AI. 
+🔗 Hugging Face Repository: Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct
+🔗 Dataset di addestramento: Mattimax/DATA-AI_IT