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@@ -81,7 +81,7 @@ print(response)
81
  ## Paramètres de génération recommandés
82
 
83
  Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :
84
- python
85
  generation_params = {
86
  "max_new_tokens": 512, # Longueur maximale de la réponse
87
  "temperature": 0.7, # Créativité de la réponse
@@ -89,12 +89,12 @@ generation_params = {
89
  "repetition_penalty": 1.15, # Évite les répétitions
90
  "do_sample": True # Génération stochastique
91
  }
92
-
93
 
94
  ## Utilisation avec l'API Hugging Face
95
 
96
  Le modèle est également disponible via l'API Hugging Face Inference :
97
- python
98
  from huggingface_hub import InferenceClient
99
  client = InferenceClient("https://api-inference.huggingface.co/models/Aktraiser/model_test1")
100
  def query(payload):
@@ -107,7 +107,7 @@ payload = {
107
  }
108
  response = query(payload)
109
  print(response)
110
-
111
  ## Limitations connues
112
 
113
  - Le modèle est spécialisé dans la fiscalité française et peut avoir des performances limitées sur d'autres domaines
 
81
  ## Paramètres de génération recommandés
82
 
83
  Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :
84
+ ```python
85
  generation_params = {
86
  "max_new_tokens": 512, # Longueur maximale de la réponse
87
  "temperature": 0.7, # Créativité de la réponse
 
89
  "repetition_penalty": 1.15, # Évite les répétitions
90
  "do_sample": True # Génération stochastique
91
  }
92
+ ```
93
 
94
  ## Utilisation avec l'API Hugging Face
95
 
96
  Le modèle est également disponible via l'API Hugging Face Inference :
97
+ ```python
98
  from huggingface_hub import InferenceClient
99
  client = InferenceClient("https://api-inference.huggingface.co/models/Aktraiser/model_test1")
100
  def query(payload):
 
107
  }
108
  response = query(payload)
109
  print(response)
110
+ ```
111
  ## Limitations connues
112
 
113
  - Le modèle est spécialisé dans la fiscalité française et peut avoir des performances limitées sur d'autres domaines