Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+---
+license: mit
+base_model: microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
+tags:
+- phi-3
+- lora
+- personality
+- disc
+- zootopia
+language:
+- fr
+---
+
+# Phi-3-mini QuelAnimalEsTu - LoRA Adapter
+
+Modèle fine-tuné pour attribuer des animaux symboliques basés sur les profils de personnalité DISC.
+
+## Utilisation
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from peft import PeftModel
+
+# Charger modèle de base
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto",
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# Charger adaptateur LoRA
+model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "beartoryio/phi3-quelanimal-lora")
+
+# Tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("beartoryio/phi3-quelanimal-lora")
+
+# Inférence
+prompt = "<|user|>\nQuel animal me correspond ?\n<|end|>\n<|assistant|>\n"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
+print(tokenizer.decode(outputs[0]))
+```
+
+## Dataset
+
+Entraîné sur 8000 conversations générées avec profils DISC et animaux Zootopia.
+
+## Entraînement
+
+- Méthode : LoRA (r=8, alpha=16)
+- Epochs : 3
+- Batch size : 1 (gradient accumulation: 16)
+- Learning rate : 2e-4
+- GPU : RTX 4090 24GB
+- Durée : ~2h