--- license: other language: - fon - fr - en pipeline_tag: text-generation library_name: transformers tags: - fongbe - fon - low-resource - african-languages - qlora - assistant - mece --- # MƐCE — Tune_Pigier (Qwen 3.5 9B fine-tuné Fongbe, modèle fusionné) Modèle de langue conversationnel **centré sur le Fongbe** (fon), cœur de l'assistant vocal **MƐCE**. Version **fusionnée** (poids QLoRA mergés dans le modèle de base), chargeable directement avec `transformers`. ## Détails - **Base** : Qwen 3.5 9B (multilingue), **tokenizer étendu de +82 tokens Fongbe** (caractères ɔ, ɛ, ɖ + sous-mots) → *byte-fallback* ramené de 49,24 % à **0 %**. - **Méthode** : **QLoRA** (NF4, r=64, α=128, dropout 0,05), embeddings dégelées (`embed_tokens`, `lm_head`), calcul bf16. ~116 M paramètres entraînables (1,28 %). - **Entraînement** : 3 époques, **2× RTX 5090 (DDP)**, ~140 K exemples (cf. dataset associé). Loss eval finale **0,378**, *mean token accuracy* **90,0 %**. - **Capacités** : conversation en **Fongbe**, français préservé, traduction FR/EN↔FON. ## Usage ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch tok = AutoTokenizer.from_pretrained("CapitaineVigs/mece-tunepigier-9b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "CapitaineVigs/mece-tunepigier-9b", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") messages = [ {"role": "system", "content": "Hwi wɛ nyí MƐ CE, alɔgɔ́nútɔ́ gbɛtɔ́ lɛ tɔn. A nɔ na xósin ɖò Fɔngbè mɛ hwebǐnu."}, {"role": "user", "content": "A fɔn ganji a ?"}, ] prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) out = model.generate(**tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=256) print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True)) ``` > Note d'inférence : forcer l'EOS sur `<|im_end|>` et bannir les *single-byte tokens* > non-ASCII évite les artefacts (séquelle corrigée en phase 4c). Cf. `app/llm.py` du projet. ## Limites STT/TTS non inclus (modèles tiers intégrés dans l'app). Corpus encore en partie biblique~; pas de benchmark conversationnel Fongbe standardisé. ## Licence à reporter explicitement ici. ## Citation > HOUNSOU Vignikin Gerès, *MƐCE : assistant vocal Fongbe basé sur un grand modèle de > langue fine-tuné*, École PIGIER Bénin, 2026.