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# Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct
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@@ -86,6 +105,9 @@ with torch.no_grad():
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| 86 |
response = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
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| 87 |
print("Risposta del modello:", response)
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```
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-
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✨ "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo avanti per l’IA multimodale in italiano.
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| 91 |
💡 Il modello offre prestazioni solide, è leggero ed è open source, perfetto per l’uso in vari contesti.
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+
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+
language:
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| 3 |
+
- "it"
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+
- "en"
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| 5 |
+
thumbnail: "https://img.shields.io/badge/HuggingFace-Model-orange"
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| 6 |
+
tags:
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| 7 |
+
- multimodal
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| 8 |
+
- ai
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| 9 |
+
- vision-language
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+
- italian
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+
license: "apache-2.0"
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+
datasets:
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+
- "Mattimax/DATA-AI_IT"
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+
metrics:
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+
- "256M parametri"
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+
- "Inferenze con < 1 GB di RAM GPU"
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+
base_model: "HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct"
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| 18 |
+
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+
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| 20 |
# Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct
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| 21 |
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| 105 |
response = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
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| 106 |
print("Risposta del modello:", response)
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```
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| 108 |
+
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## 🏁 Conclusioni
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✨ "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo avanti per l’IA multimodale in italiano.
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💡 Il modello offre prestazioni solide, è leggero ed è open source, perfetto per l’uso in vari contesti.
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