--- library_name: transformers license: other tags: - Code - agent model-index: - name: Pite12 results: [] --- # 🚀 Pyte12-coder : Ton Assistant Code Compact & Puissant ![Pyte](http://www.image-heberg.fr/files/17691975563905605672.jpg) 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. --- ## 🛠 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. --- ## ✨ 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. --- ## 🚀 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 > > ``` > > --- ## 📝 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) ``` --- ## 🤝 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. 💻✨**