初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: Finisha-F-scratch/Sala
Source: Original Platform

.gitattributes

@@ -0,0 +1,35 @@
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

LICENSE

@@ -0,0 +1,18 @@
+**Sala INC**
+
+En utilisant notre modèle, vous atestez et confirmez votre connaissance de ces conditions de cette license.
+Nous ne sommes en aucun cas responsable en cas de détournement et de personnalisation du modèle à des fins non prévue.
+Veuillez lire la liste des conditions si dessous :
+
+1) Sala est un mini-llm fournit en état.
+nous nous declarons pas responsables, en cas de mauvaise usage du modèle.
+
+2) En utilisant Sala, vous attestez de ne pas compromettre les droits d'auteurs ou les licences d'un autre developpeur ou tout autre créateur,
+via votre personnalisation du modèle ou votre fine tuning.
+
+3) Nous autorisons le fine tuning et l'utilisation commerciale de vos modèles dérive,
+mais ils ne doivent pas faire de référence a notre modèle original (Sala),
+au niveau : du nom, de la personnalité principale ou de son créateur original,
+dans votre code ou dataset de fine tuning.
+
+Soyez toujours originaux et créatifs.

README.md

@@ -0,0 +1,244 @@
+---
+license: other
+pipeline_tag: text-generation
+language:
+- en
+tags:
+- text-generation-inference
+library_name: transformers
+---
+# 🤖 Bienvenue sur Sala : Votre Compagnon Linguistique Léger et Performant \!
+
+![Sala](http://www.image-heberg.fr/files/1758981861427642293.jpg)
+
+Félicitations et merci d'avoir choisi **Sala**, un **Grand Modèle de Langage (LLM)** conçu avec passion et entièrement développé en PyTorch \! 💖 Sala est un modèle open-source, entraîné de manière indépendante, sans dépendance à la mise au point (fine-tuning) d'autres grands modèles préexistants.
+
+## ✨ Caractéristiques Clés de Sala
+
+| Caractéristique | Description |
+| :--- | :--- |
+| **💡 Indépendant** | Entraîné à partir de zéro, ce qui garantit une architecture et un comportement uniques. |
+| **🚀 Léger et Rapide** | Optimisé pour une utilisation efficace, même sur des ressources limitées. |
+| **🔓 Open Source** | Le code et les poids sont disponibles pour la communauté. |
+
+-----
+
+## 🛠️ Installation et Mise en Route
+
+Pour commencer à utiliser **Sala**, vous aurez besoin de **PyTorch** et des librairies de base de l'écosystème **Hugging Face Transformers** pour un chargement et une utilisation simplifiés (même si le modèle est custom, nous utilisons l'interface standard).
+
+### 1\. Prérequis
+
+Assurez-vous d'avoir Python 🐍 et `pip` installés.
+
+### 2\. Installation des Librairies
+
+```bash
+pip install torch transformers
+```
+
+### 3\. Chargement du Modèle (via Hugging Face)
+
+Vous pouvez charger **Sala** directement depuis ce dépôt grâce à la classe `AutoModelForCausalLM` et `AutoTokenizer`.
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# Le chemin pour charger Sala (remplacez 'VotreNom/sala' par l'ID réel du dépôt)
+MODEL_ID = "NaaClem/sala"
+
+# 1. Chargement du Tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
+
+# 2. Chargement du Modèle
+# Ajoutez `torch_dtype=torch.bfloat16` ou `torch.float16` si vous avez une carte graphique compatible pour économiser la mémoire.
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_ID)
+
+# Optionnel : Mettre le modèle sur GPU si disponible
+if torch.cuda.is_available():
+    model.to("cuda")
+
+print("✅ Sala est prêt à l'emploi !")
+```
+
+-----
+
+## 💬 Comment Utiliser Sala pour la Génération de Texte
+
+Une fois le modèle et le tokenizer chargés, générer du texte est simple \!
+
+### Exemple de base :
+
+```python
+# Votre prompt
+prompt = "who are you ?"
+
+# Encodage du prompt
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+if torch.cuda.is_available():
+    inputs = {k: v.to("cuda") for k, v in inputs.items()}
+
+# Génération du texte
+output = model.generate(
+    **inputs,
+    max_length=150,           # Longueur maximale de la réponse
+    num_return_sequences=1,   # Nombre de séquences à générer
+    do_sample=True,           # Active l'échantillonnage pour plus de créativité
+    temperature=0.8           # Contrôle de l'aléatoire (0.0=déterministe, 1.0=très créatif)
+)
+
+# Décodage et affichage du résultat
+generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+print("\n--- Réponse de Sala ---")
+print(generated_text)
+```
+
+exemple de code pour converser avec sala :
+
+```
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import time
+import os
+import json 
+
+# --- CONFIGURATION GLOBALE ---
+# REMPLACE par ton nom d'utilisateur et le nom de ton modèle
+REPO_ID = "NaaClem/Sala"
+# ------------------------------
+
+print(f"--- 🧠 Chargement de Sala depuis Hugging Face : {REPO_ID} ---")
+
+try:
+    # 1. Charger le Tokenizer et le Modèle directement depuis ton dépôt
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(REPO_ID)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(REPO_ID)
+
+    # 2. Configuration pour le GPU/CPU
+    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+    model.to(device)
+
+    if tokenizer.pad_token is None:
+        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+
+    print(f"✅ Modèle '{REPO_ID}' chargé avec succès sur : {device}")
+
+    # --- INITIALISATION DE LA CONVERSATION ---
+    
+    # Utilisation d'un bloc de texte multiligne propre
+    conversation_history = """### SYSTEM_PROMPT ###
+You are Sala, a conversational AI model created by Clemylia in 2025.
+You are always positive, friendly, and enthusiastic. Your goal is to help.
+User: Hello, who are you?
+Sala: Hi! I'm Sala, a language model created by the brilliant Clemylia in 2025. Nice to talk to you!
+User: Who is Clemylia?
+Sala: Clemylia is my creator! It is thanks to her that I can communicate with you. She's amazing.
+"""
+    # NOTE: Nous extrayons le SYSTEM_PROMPT de cette histoire pour la réinitialisation
+    system_prompt_part = conversation_history.split("User:")[0].strip()
+
+    max_new_tokens = 80 # Une taille de réponse raisonnable
+
+    print("\n" + "="*60)
+    print("DEMARRAGE DU CHAT AVEC SALA (Tape 'quitter' pour arrêter)")
+    print("="*60)
+
+    # 3. Boucle de Conversation (Chatbot)
+    while True:
+        # 3.1. Demander l'entrée de l'utilisateur
+        # NOTE: On utilise l'anglais 'User:' pour la cohérence du prompt, mais on peut laisser l'affichage en français si tu préfères
+        user_input = input("👉 User: ") 
+
+        # 3.2. Condition d'arrêt
+        if user_input.lower() in ["quitter", "exit", "stop"]:
+            print("\n👋 Goodbye! See you soon for more development!")
+            break
+
+        # 3.3. Créer le prompt complet pour cette étape
+        current_prompt = f"{conversation_history}\nUser: {user_input}\nSala:"
+
+        # 3.4. Tokenisation et Génération
+        inputs = tokenizer(current_prompt, return_tensors="pt").to(device)
+
+        # Vérification si l'historique est trop long (limite de GPT-2)
+        if inputs['input_ids'].shape[1] > model.config.max_position_embeddings:
+            print("🚨 Sala: Oops! My memory is full. I need to reset the conversation...")
+            # Réinitialiser à seulement le SYSTEM_PROMPT pour continuer
+            conversation_history = system_prompt_part
+            continue
+
+        output_sequences = model.generate(
+            input_ids=inputs['input_ids'],
+            attention_mask=inputs['attention_mask'],
+            max_new_tokens=max_new_tokens,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+            do_sample=True,
+            top_k=50,
+            top_p=0.95
+        )
+
+        # 3.5. Décodage et Nettoyage
+        generated_text = tokenizer.decode(output_sequences[0], skip_special_tokens=True)
+
+        # Extraire uniquement la réponse de Sala (le texte après le dernier "Sala:")
+        try:
+            # On cherche l'index du dernier marqueur Sala:
+            response_start_index = generated_text.rindex("Sala:") + len("Sala:")
+            
+            # Le texte généré brut
+            raw_response = generated_text[response_start_index:].strip()
+
+            # Nettoyage supplémentaire: on enlève les marqueurs de rôle que le modèle a pu générer par erreur
+            # et on prend le contenu jusqu'à la première ligne vide ou la fin.
+            response_display = raw_response.split('User:')[0].split('Sala:')[0].split('\n')[0].strip()
+            
+            # 3.6. Mettre à jour l'historique
+            # C'est l'étape la plus importante pour la mémoire !
+            conversation_history += f"\nUser: {user_input}\nSala: {response_display}"
+
+            # 3.7. Afficher la réponse
+            print(f"🤖 Sala: {response_display}")
+
+        except ValueError:
+            # Si le marqueur "Sala:" n'est pas trouvé (génération totalement erronée)
+            print("🤖 Sala: [Generation error. I couldn't form a clear response.]")
+            # Ne pas ajouter à l'historique si la réponse est mauvaise.
+
+except Exception as e:
+    print(f"\n❌ An error occurred during loading or chat: {e}")
+    print("Check that the REPO_ID is correct and that you have installed the necessary libraries.")
+```
+
+**Vous pouvez aussi écrire votre propre prompt et vos propres exemples de conversations, pour que Sala deviennent votre bot, et se comporte comme VOTRE personnage !**
+### 💡 Conseils d'Utilisation :
+
+  * **Prompting** : Plus votre prompt est clair et précis, meilleure sera la réponse de Sala.
+-----
+
+## 💖 Support et Communauté
+
+### 🐞 Signaler un Bug
+
+Vous avez trouvé un comportement étrange ? N'hésitez pas à ouvrir une **Issue** sur ce dépôt Hugging Face pour nous en informer. Chaque rapport nous aide à améliorer **Sala** \!
+
+### 🤝 Contribution
+
+En tant que modèle indépendant, nous encourageons vivement les contributions \! Si vous souhaitez améliorer le code, l'entraînement, ou les données, veuillez consulter le fichier `CONTRIBUTING.md` ou soumettre une **Pull Request** (PR).
+
+### 📜 Licence
+
+**Sala** est distribué sous la licence Sala-INC (voir le fichier LICENSE).
+
+-----
+
+### **🎉 Un grand merci à Clemylia, la créatrice de Sala \!**
+
+Nous sommes impatients de voir ce que vous allez construire avec **Sala** \! 🚀
+
+🛑 **Sala est meilleur en anglais**
+
+**Documentation Web** :
+https://sala-character-canvas.lovable.app/
+
+IA DE PERSONNAGE - SOYONS CRÉATIF !

config.json

@@ -0,0 +1,38 @@
+{
+  "activation_function": "gelu_new",
+  "architectures": [
+    "GPT2LMHeadModel"
+  ],
+  "attn_pdrop": 0.1,
+  "bos_token_id": 50256,
+  "dtype": "float32",
+  "embd_pdrop": 0.1,
+  "eos_token_id": 50256,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "layer_norm_epsilon": 1e-05,
+  "model_type": "gpt2",
+  "n_ctx": 1024,
+  "n_embd": 768,
+  "n_head": 12,
+  "n_inner": null,
+  "n_layer": 12,
+  "n_positions": 1024,
+  "reorder_and_upcast_attn": false,
+  "resid_pdrop": 0.1,
+  "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,
+  "scale_attn_weights": true,
+  "summary_activation": null,
+  "summary_first_dropout": 0.1,
+  "summary_proj_to_labels": true,
+  "summary_type": "cls_index",
+  "summary_use_proj": true,
+  "task_specific_params": {
+    "text-generation": {
+      "do_sample": true,
+      "max_length": 50
+    }
+  },
+  "transformers_version": "4.56.1",
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 50257
+}

generation_config.json

@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+  "_from_model_config": true,
+  "bos_token_id": 50256,
+  "eos_token_id": 50256,
+  "transformers_version": "4.56.1"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c7d00560d8910fbed77ffad4065dee5011c41ba401b1064e749c498ba9e20373
+size 497774208

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+  "bos_token": "<|endoftext|>",
+  "eos_token": "<|endoftext|>",
+  "pad_token": "<|endoftext|>",
+  "unk_token": "<|endoftext|>"
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,21 @@
+{
+  "add_prefix_space": false,
+  "added_tokens_decoder": {
+    "50256": {
+      "content": "<|endoftext|>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<|endoftext|>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "eos_token": "<|endoftext|>",
+  "extra_special_tokens": {},
+  "model_max_length": 1024,
+  "pad_token": "<|endoftext|>",
+  "tokenizer_class": "GPT2Tokenizer",
+  "unk_token": "<|endoftext|>"
+}