Instructions to use perachon/p14-model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use perachon/p14-model with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-1.7B-Base") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "perachon/p14-model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| language: | |
| - fr | |
| - en | |
| tags: | |
| - medical | |
| - triage | |
| - peft | |
| - lora | |
| - sft | |
| - dpo | |
| base_model: Qwen/Qwen3-1.7B-Base | |
| # P14 - Qwen3-1.7B LoRA adapters | |
| Ce dépôt contient des **adapters LoRA** (PEFT) entraînés sur Windows (RTX 4050 6GB) pour un POC éducatif de triage médical. | |
| ## Contenu | |
| ### Runs “courts” | |
| - `adapters/sft/` : adapter après SFT (instruction-tuning) | |
| - `adapters/dpo/` : adapter après DPO (préférences), en partant de l'adapter SFT | |
| ### Runs “long” | |
| - `adapters/sft_long_20260318_1657/` : SFT long (800 steps, seq_len=128) | |
| - `adapters/dpo_long_20260318_1657/` : DPO long (400 steps, seq_len=128) depuis l’adapter SFT long | |
| ## Données | |
| - Dataset principal : `cyrille-elie/CHSA-Triage-Medic-Full-Dataset` (licence MIT, fr/en) | |
| - Le dataset complet du projet est géré séparément (dépôt dataset privé dans ce projet). | |
| ## Avertissement | |
| POC éducatif. Ne remplace pas un avis médical. | |