Instructions to use Lil-R/MIRAGE-ECE-V2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Lil-R/MIRAGE-ECE-V2 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="Lil-R/MIRAGE-ECE-V2")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Lil-R/MIRAGE-ECE-V2") model = AutoModel.from_pretrained("Lil-R/MIRAGE-ECE-V2") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Model Card for Model ID
MIRAGE-ECE-V2
MIRAGE-ECE-V2 est un modèle de langage fusionné développé à l'ECE (École d'Ingénieurs) en utilisant la méthode de fusion Dare-Ties. Ce modèle combine les forces des architectures rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b et Sakalti/ultiima-32B pour offrir des performances optimisées sur des tâches complexes de traitement du langage naturel (NLP).
Caractéristiques
- Méthode de fusion : DARE-Ties (Spherical Linear Interpolation).
- Modèles sources :
- rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
- Sakalti/ultiima-32B
- Optimisation : bfloat16 pour des calculs rapides et efficaces.
- Applications :
- Raisonnement mathématique.
- Compréhension contextuelle.
- Tâches instructives (Instruction Following).
Model Details
- Downloads last month
- 7