🧠 Lamina Generator : Créez votre propre SLM Lamina sans code !

Bienvenue Clemylia Community ! Cet outil vous permet de fine-tuner un de mes modèles Lamina de pretrain (lamina-basic, Small-lamina-pretrain, lamina-suite-pretrain) avec votre propre dataset de questions/réponses. Votre nouveau modèle sera automatiquement publié sur votre compte Hugging Face !

⚠️ Avertissements Importants :

Token Nécessaire : Vous devez utiliser un Hugging Face Token avec les permissions d'écriture (write) pour que le modèle puisse être publié sur votre compte.
Dataset : Votre dataset doit être publique et contenir au moins deux colonnes nommées : question et reponse.
Taille : Le temps d'entraînement dépend du modèle de base choisi et de la taille de votre dataset. Le grand modèle (lamina-suite-pretrain) peut prendre plusieurs heures.

Choisissez votre modèle de base ci-dessous pour voir la description complète et les recommandations.

Sélectionnez un modèle de base ci-dessous.

Modèle sélectionné : Small-lamina-pretrain (Petit - 51M params)

Recommandation : ✨ Bon compromis. Nécessite quelques centaines de rows Q/R pour de bons résultats. Très recommandé.

2. Votre Hugging Face Write Token

Token avec permission d'écriture pour la publication du modèle.

3. Votre Nom d'utilisateur Hugging Face

L'utilisateur sous lequel le modèle sera publié.

4. Nom/ID Complet de votre Dataset (Hugging Face)

Le dataset doit contenir les colonnes 'question' et 'reponse'.

5. Nom du Modèle Final

Le modèle sera publié sous le nom : /<nom_du_modèle>.

6. Nombre d'Époques d'Entraînement

Plus d'époques = meilleure mémorisation, mais risque de 'sur-apprentissage'.

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