Fix pipeline_tag for inference API

README.md

@@ -1,21 +1,35 @@
 ---
-base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B
+pipeline_tag: text-generation
+library_name: transformers
+license: apache-2.0
+language:
+- fr
+- en
 tags:
-- peft
-- lora
+- llama
 - function-calling
+- sncf
+- trains
 ---
 
-# SNCF Train Router
+# SNCF Router Model
 
-Modèle Llama3 fine-tuné avec LoRA pour router les requêtes de recherche de trains SNCF.
+Ce modèle est un routeur d'outils intelligent pour la recherche de trains SNCF.
 
-## Utilisation
+## Usage
 
 ```python
-from peft import PeftModel
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B")
-model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Skapersk/sncf")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Skapersk/sncf")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Skapersk/sncf")
+
+prompt = "J'aimerais aller à Nantes, geoloc: Paris"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+```
+
+## API d'inférence
+
+Le modèle est compatible avec l'API d'inférence Hugging Face.