Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf

Gopu Agent 2K FDF

Description

Gopu Agent 2K FDF est un modèle d'agent conversationnel en français, conçu pour assister les utilisateurs dans diverses tâches et répondre à leurs questions de manière naturelle et utile.

Utilisation

Installation

pip install transformers torch

Chargement du modèle

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Génération de texte

def generate_response(prompt, max_length=500):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        max_length=max_length,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Exemple d'utilisation
prompt = "Bonjour, peux-tu m'aider à planifier ma journée ?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Applications

Ce modèle peut être utilisé pour :

· Assistance conversationnelle · Réponse aux questions · Génération de contenu · Aide à la rédaction · Support client automatisé

Limitations

· Le modèle peut parfois générer des informations inexactes · Les réponses peuvent être influencées par les biais présents dans les données d'entraînement · Performance limitée sur des sujets techniques très spécialisés

Entraînement

Le modèle a été entraîné sur un corpus de textes en français avec une attention particulière sur les interactions conversationnelles.

Avertissement

Ce modèle est fourni "tel quel" sans garantie d'aucune sorte. Les utilisateurs sont responsables de l'utilisation qu'ils en font.

Auteur

Gopu-poss

Licence

Apache 2.0