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Clemylia/Ayako-CHINESS-ONNX
Ayako-CHINESS-ONNX is a text generation model from Clemylia. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers.js. The card lists the license as other.
This is an ONNX version of NaA-IA/Ayako-CHINESS. It was automatically converted and uploaded using this Hugging Face Space.
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From the Hugging Face model README
This is an ONNX version of NaA-IA/Ayako-CHINESS. It was automatically converted and uploaded using this Hugging Face Space.
See the pipeline documentation for text-generation: https://huggingface.co/docs/transformers.js/api/pipelines#module_pipelines.TextGenerationPipeline
##🌸 Ayako-CHINESS : Modèle de Fondation Sino-Mignon 🌸

###🌟 Aperçu du ModèleAyako-CHINESS est un modèle de langage de fondation bilingue (Mandarin Standard et Français/Anglais) spécialisé dans la génération de texte avec une tonalité mignonne et affectueuse. Conçu entièrement from scratch par Clemylia, ce modèle vise à créer des assistants virtuels, des chatbots ou des outils de création de contenu avec une personnalité unique, charmante et fortement inspirée de la culture sino-asiatique.
###⚙️ Architecture et Entraînement| Caractéristique | Détails Techniques | | --- | --- | | Nombre de Paramètres | [152M] | | Jeu de Données d'Entraînement | Corpus propriétaire axé sur des conversations chinoises informelles, des sous-titres, et des dialogues écrits avec un accent mis sur un style d'écriture "kawaii" et affectueux. | | Fenêtre de Contexte (Context Window) | [1024 tokens* |
Note de l'Auteur (Clemylia): Ce modèle a été entièrement développé sans s'appuyer sur des modèles de fondation préexistants majeurs (comme Llama ou GPT), garantissant une originalité complète dans son architecture et sa personnalité.
###🚀 Utilisation et IntégrationAyako-CHINESS excelle dans les cas d'utilisation nécessitant une interaction douce, engageante et culturellement nuancée.
####Installation (Exemple PyTorch)```python
!pip install ayako-chiness
####Exemple de Génération```python
from ayako.modeling import AyakoForCausalLM
from ayako.tokenization import AyakoTokenizer
# Charger le modèle et le Tokenizer
model_name = "NaaClem/Ayako-CHINESS"
tokenizer = AyakoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AyakoForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Préparation de l'entrée
prompt = "Bonjour ! Peux-tu me dire quelque chose de mignon sur la Chine ?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
# Génération
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.8, do_sample=True)
# Décodage et Affichage
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# Sortie Attendue (Exemple):
# "Oh, Coucou ! Bien sûr, mon petit chou ! Sais-tu que les pandas en Chine
# sont si *ronds* et si mignons qu'ils ressemblent à de gros mochis câlins ?
# 🐼 C'est le petit secret doux de la Chine !"
Remarque: Une évaluation supplémentaire sur la cohérence stylistique "mignonne" est en cours de développement pour quantifier objectivement l'aspect unique du modèle.
###📜 License et Conditions d'Utilisation Ayako-CHINESS est distribué sous la license exclusive AYA-RRNE (Ayako-Romance-ReUse-NonExclusive).
🌸 AYA-RRNE - License pour Ayako 🌸
En utilisant Ayako-CHINESS ou tout modèle dérivé, vous acceptez et devez respecter les conditions suivantes :
###⚠️ Limitations Connues et Bienséance* Biais de Tonalité: Le modèle est fortement optimisé pour une tonalité "mignonne" et "affectueuse". Il peut ne pas être adapté aux tâches nécessitant un ton strictement formel, neutre ou technique.