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  license: apache-2.0
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- # 🌌 Cygnis Nano
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  [![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces)
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  [![CygnisAI](https://img.shields.io/badge/Platform-Cygnis--AI-orange)](https://cygnis-ai.vercel.app)
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- ## 💡 Concept unique : L'IA Hybride
21
  Contrairement aux modèles classiques, Cygnis Nano utilise une architecture à double détente :
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23
  1. **Le Cerveau (Gemma via OpenRouter) :** Pour la compréhension profonde et la connaissance générale.
24
  2. **Le Filtre d'Identité (Cygnis Nano) :** Un modèle local entraîné en PyTorch qui ré-interprète la réponse pour y injecter l'identité de CygnisAI, ses outils, et les données spécifiques fournies par Simon Chusseau.
25
 
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- ## 🚀 Caractéristiques Techniques
27
  * **Architecture** : Nano-GPT (Decoder-only Transformer)
28
  * **Couches** : 6 couches de blocs Transformer
29
  * **Attention** : Multi-head attention (6 têtes)
@@ -32,7 +32,7 @@ Contrairement aux modèles classiques, Cygnis Nano utilise une architecture à d
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35
- ## 🛠️ Installation & Utilisation
36
  Le modèle est exposé via une API **FastAPI** contenue dans un Docker.
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  ### Endpoint principal
 
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  license: apache-2.0
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+ # Cygnis Nano
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  [![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces)
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  [![CygnisAI](https://img.shields.io/badge/Platform-Cygnis--AI-orange)](https://cygnis-ai.vercel.app)
 
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+ ## Concept unique : L'IA Hybride
21
  Contrairement aux modèles classiques, Cygnis Nano utilise une architecture à double détente :
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  1. **Le Cerveau (Gemma via OpenRouter) :** Pour la compréhension profonde et la connaissance générale.
24
  2. **Le Filtre d'Identité (Cygnis Nano) :** Un modèle local entraîné en PyTorch qui ré-interprète la réponse pour y injecter l'identité de CygnisAI, ses outils, et les données spécifiques fournies par Simon Chusseau.
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+ ## Caractéristiques Techniques
27
  * **Architecture** : Nano-GPT (Decoder-only Transformer)
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  * **Couches** : 6 couches de blocs Transformer
29
  * **Attention** : Multi-head attention (6 têtes)
 
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+ ## Installation & Utilisation
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  Le modèle est exposé via une API **FastAPI** contenue dans un Docker.
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  ### Endpoint principal