| base_model: google/functiongemma-270m-it | |
| library_name: transformers | |
| tags: | |
| - function-calling | |
| - gemma | |
| - network-diagnostics | |
| - litert | |
| - android | |
| # NetworkAgent2 FunctionGemma | |
| Fine-tuning de `google/functiongemma-270m-it` para chamadas de fun??o de diagn?stico de rede no app Android NetworkAgent2. | |
| ## Ferramentas treinadas | |
| - `get_number_connected_users`: n?mero de dispositivos conectados. | |
| - `check_internet_status`: status da conex?o com a internet. | |
| - `get_internet_speed`: velocidade atual da internet em Mbps. | |
| ## Dataset | |
| O treino usa o dataset `lucasllfsQ/network-agent-functiongemma-en-es`. Uma c?pia dos splits usados ? enviada em `dataset/`. | |
| ## Artefatos | |
| - `adapter/`: adapter LoRA/PEFT. | |
| - `merged/`: modelo Hugging Face ap?s merge do LoRA. | |
| - `litert/`: export LiteRT/LiteRT-LM ou instru??es de convers?o geradas pelo notebook. | |
| ## Uso r?pido | |
| ```python | |
| from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM | |
| model_id = "lucasllfsQ/networkagent2-functiongemma-litert" | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, subfolder="merged") | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, subfolder="merged", device_map="auto") | |
| ``` | |