LAM-4-ZERO-F

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
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# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

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# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
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from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

# 4. Afficher la réponse
print(response[0]['generated_text'])

from transformers import pipeline

# 1. Charger le pipeline
# Assurez-vous d'avoir les dépendances 'transformers' et 'torch' installées !
generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/LAM-4-ZERO-F") 

# 2. Définir votre prompt (votre question ou début de phrase)
prompt = "Quel est ton rôle en tant que modèle d'IA ?"

# 3. Générer la réponse de LAM-4-ZERO-F
response = generator(
    prompt,
    max_length=100,            # Ajustez la longueur pour des explorations plus profondes !
    num_return_sequences=1,
    do_sample=True,            # Indispensable pour la créativité et l'imprévisibilité !
    temperature=0.9,           # Maximisez la créativité et l'exploration conceptuelle !
    top_k=50,                  # Favorise une diversité de choix de mots.
    top_p=0.95                 # Aide à maintenir la pertinence tout en étant créatif.
)

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