Dorian2B/Vera-v0.2-GGUF

<div style="background: linear-gradient(135deg, #2d0a3e, #701f6e, #b83150); border-radius: 16px; padding: 30px; margin: 20px auto; box-shadow: 0 10px 30px rgba(0,0,0,0.3); text-align: center; max-width: 500px;"> <!-- Logo content --> <div style="display: flex; align-items: center; justify-content: center; margin-bottom: 15px;"> <!-- Logo icon --> <div style="width: 60px; height: 60px; background: linear-gradient(135deg, #ff8a00, #e52e71); border-radius: 12px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; margin-right: 20px; box-shadow: 0 5px 15px rgba(229, 46, 113, 0.3);"> <span style="font-family: Arial, sans-serif; font-weight: 900; font-size: 32px; color: white; text-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.3);">V</span> </div> <!-- Logo text --> <div style="text-align: left; position: relative;"> <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 48px; font-weight: 900; color: #ff8a00; background: linear-gradient(to right, #ff8a00, #ff5895, #cd5ff8); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; margin: 0; line-height: 1; letter-spacing: 1px;">VERA</div> <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; font-weight: 500; color: #fff; background: linear-gradient(135deg, #ff8a00, #e52e71); padding: 2px 8px; border-radius: 12px; position: absolute; top: 5px; right: -40px; box-shadow: 0 3px 8px rgba(229, 46, 113, 0.3);">v0.2</div> <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 18px; font-weight: 300; color: rgba(255,255,255,0.8); letter-spacing: 3px; text-transform: uppercase; margin: 0;">INTELLIGENCE</div> </div> </div> <!-- Divider --> <div style="width: 100%; height: 1px; background: linear-gradient(to right, transparent, rgba(255,255,255,0.5), transparent); margin: 15px auto;"></div>

<!-- Subtitle --> <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 16px; color: rgba(255,255,255,0.7); font-style: italic; margin-top: 12px;">Solution d'intelligence artificielle nouvelle génération</div> </div>

Vera v0.2

Créé le : 7 mai 2025 Auteur : Dorian Dominici Paramètres : 8 milliards Contexte max. : 128 000 tokens

🌟 Description

Vera est un modèle de langage polyvalent (LLM) multilingue, conçu pour offrir un échange naturel principalement en français et en anglais, avec un support secondaire pour l'espagnol, l'italien, l'allemand et le polonais. Grâce à ses 8 milliards de paramètres et à une fenêtre contextuelle considérablement étendue à 128 k tokens, Vera excelle dans :

• —💬 Conversation fluide et naturelle
• —🔄 Traduction précise et contextuelle
• —📝 Génération et correction de code avancées
• —🤖 Agents IA pour tâches complexes
• —📊 Analyse de documents volumineux

🚀 Points forts

• —Multilingue : Excellence en français et anglais, avec support solide pour l'espagnol, l'italien, l'allemand et le polonais.
• —Contexte étendu : Fenêtre de 128k tokens idéale pour l'analyse de longs documents et scénarios d'agents IA complexes.
• —Connaissance générale élevée : Base de connaissances étendue couvrant un large éventail de domaines académiques, culturels et pratiques.
• —Polyvalence améliorée : Performances supérieures en chat, traduction, résumé, codage et raisonnement.
• —Compétences techniques : Très bonnes aptitudes en programmation, analyse de données et rédaction technique.
• —Accès open-source : Facilement déployable et intégrable via la plateforme Hugging Face.

🛠️ Cas d'usage

Téléchargement et utilisation :

Option 1 : Via Ollama

ollama run hf.co/Dorian2B/Vera-v0.2-GGUF

Option 2 : Téléchargement direct (GGUF)

Modèle GGUF Quantifié (Q8_0)

Option 3 : Utilisation avec Python (PyTorch)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Dorian2B/Vera-v0.2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Bonjour Vera, comment ça va ?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

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

Cas d'usage :

• —Assistance personnelle hors ligne
• —Réponses rapides en français
• —Solutions pour appareils à ressources limitées

Notes :

• —Fonctionnement 100% local respectant la vie privée
• —Performances optimales sur CPU/GPU (format GGUF)
• —Poids du modèle : ~8.5GB (Q8_0)