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transformers.embed_tokens, lm_head), calcul bf16. ~116 M paramètres entraînables (1,28 %).1from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
2import torch
3
4tok = AutoTokenizer.from_pretrained("CapitaineVigs/mece-tunepigier-9b")
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
6 "CapitaineVigs/mece-tunepigier-9b", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
7
8messages = [
9 {"role": "system", "content": "Hwi wɛ nyí MƐ CE, alɔgɔ́nútɔ́ gbɛtɔ́ lɛ tɔn. A nɔ na xósin ɖò Fɔngbè mɛ hwebǐnu."},
10 {"role": "user", "content": "A fɔn ganji a ?"},
11]
12prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
13out = model.generate(**tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=256)
14print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))Note d'inférence : forcer l'EOS sur<|im_end|>et bannir les single-byte tokens non-ASCII évite les artefacts (séquelle corrigée en phase 4c). Cf.app/llm.pydu projet.
HOUNSOU Vignikin Gerès, MƐCE : assistant vocal Fongbe basé sur un grand modèle de langue fine-tuné, École PIGIER Bénin, 2026.