README.md

---
license: mit
datasets:
- DSULT-Core/ShareGPT-X
language:
- ab
metrics:
- bertscore
base_model:
- zai-org/GLM-4.6
- trl-internal-testing/tiny-GPTNeoXForCausalLM
new_version: trl-internal-testing/tiny-GPTNeoXForCausalLM
pipeline_tag: token-classification
library_name: transformers
tags:
- code
---
![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6900dcfc98a1389fbb75858e/BF-HoP-WVZTX_9bkVqJS5.png)

# Agent-AI/gopu

## le seul ia le plus leger tous en utilisant plus de 71m param

Agent-AI est un modèle de génération de texte basé sur **GPT-NeoX**, conçu pour être léger, modulaire et compatible avec **Xenova** et **Hugging Face Transformers**.
Il peut être utilisé pour créer des assistants conversationnels, des agents intelligents et tout type d’application de génération de texte.

## Installation

Clone le dépôt et installe les dépendances Python :

```bash
git clone https://github.com/Mauricio-100/agent-ai.git
cd agent-ai
pip install -r requirements.txt
```

> ⚠️ Compatible Python 3.10+

## Chargement du modèle

```python
from transformers import pipeline

# Charger le modèle depuis le dossier local ou HF hub
bot = pipeline("text-generation", model="./agent_model")

# Générer du texte
response = bot("Bonjour, comment vas-tu ?", max_length=100)
print(response[0]['generated_text'])
```

## Structure des fichiers

```markdown
agent-ai/
│
├─ agent_model/           # Modèle pré-entraîné
│   ├─ pytorch_model.bin
│   └─ config.json
│
├─ agent_tokenizer/       # Tokenizer pour convertir texte ↔ tokens
│   ├─ tokenizer.json
│   └─ vocab.json         # avenir ->
│
└─ README.md              # Ce fichier
```

## Paramètres recommandés

* Hidden size : 2048
* Nombre de couches : 24
* Attention heads : 16
* Max sequence length : 2048

## Compatibilité

* Hugging Face Transformers
* Xenova (Web/Node.js)

## Contribuer
1. Fork le dépôt
2. Crée une branche feature : `git checkout -b feature/my-feature`
3. Commit tes modifications : `git commit -am 'Add new feature'`
4. Push vers la branche : `git push origin feature/my-feature`
5. Crée une Pull Request

## ou rejoin notre association openSource

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