Vera 2.0 - Instruct

Description :

Vera 2.0 est un modèle IA nouvelle génération (3.9B paramètres) optimisé pour performances locales. Successeur de Vera 1.5, il excelle en rédaction, traduction multilingue et analyse de documents longs avec une confidentialité intégrée.

Améliorations clés :

Contexte étendu (128K tokens) : Traitement de documents volumineux en une seule requête
Précision linguistique renforcée : Réponses plus nuancées en français, anglais, espagnol et italien
Optimisation computationnelle : Architecture équilibrée pour efficacité accrue

Caractéristiques clés :

Modèle compact (3.9B paramètres) : Fonctionne localement sur smartphones et PC
Spécialisation confidentialité : Zero données envoyées aux serveurs
Licence : Apache 2.0 (open source)
Applications : Rédaction pro, traduction, vulgarisation, assistant conversationnel

Téléchargement et utilisation :

Option 1 : Via Ollama

ollama run hf.co/Dorian2B/Vera-2.0-GGUF

Option 2 : Téléchargement direct (GGUF)

Modèle GGUF Quantifié (Q8_0)

Option 3 : Utilisation avec Python (PyTorch)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Dorian2B/Vera-2.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Bonjour Vera, comment ça va ?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Cas d'usage :

Assistance personnelle hors ligne
Réponses rapides en français
Solutions pour appareils à ressources limitées

Notes :

Fonctionnement 100% local respectant la vie privée
Performances optimales sur CPU/GPU (format GGUF)
Poids du modèle : ~4GB (Q8_0)