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🧠 QA LLM – Utilisation du Modèle

Ce projet fournit un modèle de langage fine-tuné pour répondre à des questions en français.
Voici comment l'utiliser dans ton propre code, ou via l’interface Gradio.

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📦 Installation

Installe les dépendances nécessaires :

pip install torch transformers gradio

🚀 Charger le modèle et générer une réponse

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_dir = "qa_llm_model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)


def generate_answer(question, max_new_tokens=128, temperature=0.8, top_p=0.9):
    prompt = f"Question: {question}\nRéponse:"

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            do_sample=True,
            top_p=top_p,
            temperature=temperature,
        )

    full_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    if "Réponse:" in full_text:
        answer_part = full_text.split("Réponse:", 1)[1]
    else:
        answer_part = full_text

    if "<EOS>" in answer_part:
        answer_part = answer_part.split("<EOS>")[0]

    return answer_part.strip()

🎛 Interface Gradio

iface = gr.Interface(
    fn=generate_answer,
    inputs=[
        gr.Textbox(lines=2, label="Ta question"),
        gr.Slider(16, 512, value=128, step=16, label="max_new_tokens"),
        gr.Slider(0.1, 1.5, value=0.8, step=0.05, label="temperature"),
        gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.9, step=0.05, label="top_p"),
    ],
    outputs=gr.Textbox(lines=8, label="Réponse de l'IA"),
    title="QA LLM",
    description="Pose une question en français et le modèle génère une réponse.",
)

iface.launch(share=True)

▶️ Lancer l’interface

python app.py

📜 Licence

🔒 Freeware