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library_name: transformers
base_model:
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
- nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
- NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
tags:
- llama-3.1
- nemotron
- hermes
- andromeda
- conversational
- instruct
- spanish
- merge
language:
- es
- en
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![Andromeda](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/69dd3cdd659f1094458104e3/Zf53a084UrU9bTWmOpCAo.jpeg)

# Andromeda 8B

**Andrómeda es una asistente personal optimizada y dispositivos de bajo consumo, pero en su versión de 8B.**

Merge de 3 de los mejores modelos Instruct de la familia Llama 3.1, enfocada en conversación natural, rol, creatividad y razonamiento en español.

### Base del Merge
Este modelo es un merge de:
1.  **Meta-Llama-3.1-8B-Instruct** - Base sólida de Meta
2.  **Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct** - Capacidad de razonamiento y ChatQA de NVIDIA
3.  **Hermes-3-Llama-3.1-8B** - Sigue instrucciones, rol y creatividad sin censura excesiva de Nous

Método: DARE TIES / Model Stock

### Características
- Excelente en español mexicano / neutro
- Buena para roleplay, asistente personal y escritora
- Contexto largo de Llama 3.1 (128k)
- Más coherente y menos repetitiva que la versión 3B

### Cómo usar

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "fiel1986/andromeda-8b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

prompt = " Usuario: Hola, ¿que es la fotosintesis?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))Detalles
Desarrollado por: fiel1986  Licencia: llama3.1 Si te gusta el proyecto, dale ❤️ y Follow!