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@@ -5,7 +5,7 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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# Load model directly
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407")
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-
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default_prompt = """Bonjour,
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en tant qu’expert dans la gestion et le traitement de plaintes réseaux chez un opérateur de télécommunications, fais moi un descriptif clair de la situation concernant la plainte dont les informations sont fournies plus bas dans ce message. Ecris la situation en 4 ou 5 phrases claires et concises, fais comme si tu parlais à un humain et rajoutes les informations relatives au Client pour une meilleure connaissance de ce dernier ainsi que des éléments de dates/délais pour être précis sur le traitement de la plainte. N’hésites pas à innover sur le ton à utiliser car n’oublies pas que tu dois faire comme si tu parlais à un humain. Ce ton peut être adapté et ne pas toujours être le même en fonction des cas.
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# Load model directly
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407")
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default_prompt = """Bonjour,
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en tant qu’expert dans la gestion et le traitement de plaintes réseaux chez un opérateur de télécommunications, fais moi un descriptif clair de la situation concernant la plainte dont les informations sont fournies plus bas dans ce message. Ecris la situation en 4 ou 5 phrases claires et concises, fais comme si tu parlais à un humain et rajoutes les informations relatives au Client pour une meilleure connaissance de ce dernier ainsi que des éléments de dates/délais pour être précis sur le traitement de la plainte. N’hésites pas à innover sur le ton à utiliser car n’oublies pas que tu dois faire comme si tu parlais à un humain. Ce ton peut être adapté et ne pas toujours être le même en fonction des cas.
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