Mattimax
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DATA-AI_Smol256M-Instruct

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-Di seguito trovi il readme.md compilato al meglio, integrando le informazioni fornite e valorizzando i campi del front matter:
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-language:
-  - it
-  - en
-thumbnail: "https://img.shields.io/badge/HuggingFace-Model-orange"
-tags:
-  - multimodal
-  - ai
-license: "Apache-2.0"
-datasets:
-  - "Mattimax/DATA-AI_IT"
-metrics:
-  - "256M params"
-  - "Inferenze con < 1 GB di RAM GPU"
-base_model: "HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct"
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-Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct
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-📜 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
-🌍 Lingue Supportate
-it – Italiano
-en – Inglese
-🏗 Modello Base
-HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct
-🛠 Libreria Supportata
-🤗 Transformers
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-📝 Descrizione
-"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" è un modello AI multimodale ottimizzato per l’italiano, sviluppato a partire da "HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct" e perfezionato tramite fine-tuning con il dataset "Mattimax/DATA-AI_IT".
-Il modello è progettato per interpretare e generare contenuti che combinano testo e immagini, garantendo ottime prestazioni anche su dispositivi con risorse limitate. Grazie all’ottimizzazione specifica per la lingua italiana, esso offre risposte accurate e un linguaggio naturale in vari compiti multimodali.
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-🚀 Caratteristiche Principali
-✅ 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 – Ideale per applicazioni su hardware a risorse limitate.
-✅ Supporto Open Source – Progettato per democratizzare l’uso dell’IA e promuovere la ricerca libera.
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-🏗 Origini del Modello
-Il modello si basa su HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct, il più leggero tra i modelli multimodali attualmente disponibili.
-SmolVLM-256M-Instruct garantisce un bilanciamento ideale tra performance ed efficienza, permettendo l’elaborazione simultanea di testo e immagini.
-È in grado di operare su hardware con risorse limitate senza compromettere la qualità delle risposte.
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-🎯 Applicazioni
-🔹 Image Captioning – Generazione automatica di descrizioni dettagliate per immagini.
-🔹 Visual Question Answering – Risposte a domande basate sui contenuti visivi.
-🔹 Trascrizione e Traduzione Multimodale – Estrazione e conversione del testo presente nelle immagini.
-🔹 AI su Dispositivi Edge – Soluzione ideale per applicazioni mobile o dispositivi embedded.
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-🛠 Come Usarlo
-Il modello può essere facilmente caricato tramite 🤗 Transformers:
 from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
 import torch
 from PIL import Image
@@ -123,14 +85,7 @@ with torch.no_grad():
 # Decodifica la risposta
 response = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
 print("Risposta del modello:", response)
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 🏁 Conclusioni
-"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo avanti significativo per l’IA multimodale in italiano.
-Il modello offre prestazioni solide, è leggero e open source, ed è ideale per un’ampia varietà di applicazioni, soprattutto in contesti dove le risorse hardware sono limitate.
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+# 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)
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+## 📜 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
+- it Italiano
+- en Inglese
+## 🏗 Modello Base
+- [HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct)
+## 🛠 Libreria Supportata
+- 🤗 Transformers
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+## 📝 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.
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+## 🚀 Caratteristiche Principali
+✅ **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.
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+## 🏗 Origini del Modello
+**[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"**.
+📌 **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.
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+## 🎯 Applicazioni
+🔹 **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.
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+## 🛠 Come Usarlo
+Il modello può essere facilmente caricato tramite 🤗 **Transformers**:
+```python
 from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
 import torch
 from PIL import Image
 # 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.