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library_name: transformers
license: other
tags:
- Code
- agent
model-index:
- name: Pite12
results: []
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# 🚀 Pyte12-coder : Ton Assistant Code Compact & Puissant
Bienvenue dans la documentation officielle de **Pyte12**, le modèle de langage optimisé pour dompter vos bugs et sublimer votre syntaxe. Développé par **Finisha (APPA)** via un *full fine-tuning* rigoureux.
### 🧠 Fiche Technique
* **Taille :** 1B de paramètres (Léger, rapide, efficace).
* **Méthode :** Full Fine-Tuning (Entièrement affiné pour une cohérence maximale).
* **Spécialité :** Développement logiciel, débogage et correction syntaxique.
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## 🛠 Langages de Prédilection
Pyte12 a été entraîné spécifiquement pour exceller dans le trio de tête du développement moderne :
* **🐍 Python :** Gestion des indentations, logique algorithmique et bibliothèques standards.
* **🟨 JavaScript :** Manipulation du DOM, ES6+, et promesses.
* **🟦 Langage C :** Gestion de la mémoire, pointeurs et rigueur de syntaxe.
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## ✨ Points Forts du Modèle
### 1. 🔍 Correction de Syntaxe Flash
Plus besoin de chercher le point-virgule manquant pendant des heures. Pyte12 repère l'erreur et te propose la version corrigée instantanément.
### 2. 💡 Explications Claires
Il ne se contente pas de corriger ; il t'explique **pourquoi** ça ne marchait pas. C'est l'outil parfait pour progresser.
### 3. ⚡ Ultra-Réactif
Grâce à son architecture de **1B**, il tourne parfaitement sur des configurations locales ou des environnements cloud légers avec une latence quasi nulle.
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## 🚀 Exemple d'Utilisation
**Utilisateur :** > "Pourquoi mon code C ne compile pas ? `int x = "10";`"
**Pyte12 :**
> ⚠️ **Erreur de type détectée !** > En C, tu essaies d'assigner une chaîne de caractères (string) à une variable de type entier (`int`).
> ✅ **Correction :**
> ```c
> int x = 10; // Utilise un entier sans guillemets
>
> ```
>
>
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## 📝 Guide d'Installation Rapide
```bash
# Exemple de chargement (si disponible via Hugging Face)
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "APPA-CLEM/Pyte12-coder"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
```
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## 🤝 Contact & Support
Développé avec passion par **Finisha (APPA)**. Si tu souhaites explorer d'autres modèles de la gamme ou contribuer au projet, n'hésite pas à nous contacter !
**Pyte12 : Petit par la taille, Géant par le code. 💻✨** |