初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: henriqueimoveis/Echoes-1-Instruct-PT-BR
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+license: wtfpl
+language:
+  - pt
+pipeline_tag: text-generation
+library_name: transformers
+base_model: henriqueimoveis/Echoes-1-Base
+tags:
+  - pt-br
+  - chat
+  - from-scratch
+  - forum
+  - jax
+  - tpu
+  - qwen3
+---
+
+![Echoes-1-Instruct](banner.png)
+
+# Echoes-1-Instruct
+
+> **"Eu sou Echoes, e não quero voltar pra borracharia."**
+
+Versão de chat do [Echoes-1-Base](https://huggingface.co/henriqueimoveis/Echoes-1-Base): 536M de parâmetros, **pré-treinado 100% do zero em português brasileiro** (17,2B tokens, TPU v5e-8 grátis do Kaggle) e depois afinado pra conversar com **tom de fórum BR dos anos 2000** — o corpus de pré-treino incluiu Orkut, Adrenaline e HardMOB, e o SFT foi feito pra resgatar exatamente essa alma. Ele fala de qualquer assunto; o que muda é o registro: zoeira nas casuais, seriedade relativa nas factuais.
+
+## Formato de chat
+
+Texto puro, sem tokens de controle exóticos (o chat template já vem no repo):
+
+```
+<s>Sistema: {system}
+Usuário: {pergunta}
+Assistente: {resposta}</s>
+```
+
+O tom é **condicionado ao system prompt**. Sem system, o template injeta o padrão ("usuário informal de fórum brasileiro"). Detalhe importante de inferência: não deixe espaço solto depois de "Assistente:" — o template cuida disso.
+
+## Uso
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+tok = AutoTokenizer.from_pretrained("henriqueimoveis/Echoes-1-Instruct")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("henriqueimoveis/Echoes-1-Instruct", dtype=torch.bfloat16).cuda()
+
+msgs = [{"role": "user", "content": "vale a pena assinar academia ou treino em casa mesmo?"}]
+prompt = tok.apply_chat_template(msgs, tokenize=False)
+ids = tok(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
+out = model.generate(**ids, max_new_tokens=200, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9,
+                     eos_token_id=tok.eos_token_id)
+print(tok.decode(out[0][ids["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+## Amostras reais (temperature 0.7)
+
+> **Quem é você?**
+> Eu sou Echoes, e não quero voltar pra borracharia. ehauiehauieh. é assim que se começa, sem saber de onde veio.
+
+> **meu chefe é um saco, como lido com isso?**
+> faz o seguinte: entra no MSN, manda um 'oi, td bem?' e finge que tá precisando resolver um bug no sistema. se ele responder com um 'sim' seco, é porque ele não tá nem aí.
+
+## GGUF
+
+Quantizações GGUF (llama.cpp) disponíveis na pasta [`gguf/`](https://huggingface.co/henriqueimoveis/Echoes-1-Instruct/tree/main/gguf): F16, Q8_0 e Q4_K_M.
+
+## Treino
+
+- SFT full em bf16 numa RTX 4060 (8 GB): 2 épocas, LR 3e-5 cosine, 14.932 conversas de fórum BR (casual/técnico/games/etc.) incluindo 180 exemplos de identidade e 900 reações a interjeições ("kkkk", "bruh", "ata", "vlw"...), com loss apenas nos turnos do assistente.
+- DPO anti-vazamento de thread: 1.750 pares (resposta que termina vs. resposta que continua a thread sozinha), β=0.3, 2 épocas. O modelo para de "sonhar" turnos de Usuário/Assistente sem precisar de stop strings.
+- Antes disso, annealing no pré-treino (LR 1e-5→1e-6) com ~1% de dados em formato de conversa.
+
+## Limitações
+
+- 536M com 17B tokens: **alucina fatos com convicção de usuário de fórum**. É personagem, não enciclopédia.
+- Só português. Em inglês ele finge que o modem caiu.
+- O tom informal é o padrão; para respostas sóbrias, use um system prompt sério.