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