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-# My Fine-tuned Model
+---
+language: es
+datasets:
+- Xelta/response_mongo_text
+metrics:
+- accuracy
+tags:
+- llama
+- 4bit
+- lora
+model-index:
+- name: llama-2-7b-miniXelta
+  results:
+  - task:
+      type: text-generation
+      name: Text Generation
+    dataset:
+      name: response_mongo_text
+      type: Xelta/response_mongo_text
+    metrics:
+    - name: Accuracy
+      type: accuracy
+      value: 0.95  # Si tienes este dato
+---
 
-This is a fine-tuned model based on Llama-2-7b...
+# Llama-2-7b-miniXelta
+
+Este es un modelo ajustado a partir del modelo Llama-2-7b-chat-hf utilizando LoRA y precisión de 4 bits. Ha sido entrenado con el conjunto de datos `Xelta/response_mongo_text`.
+
+## Uso
+
+Puedes usar este modelo para generación de texto de la siguiente manera:
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "username/llama-2-7b-miniXelta"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+prompt = "Quiero inscribirme, soy Mattias y mi edad es 28 años"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs)
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))