marcodambra
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MoxoffSpA/Azzurro")
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MoxoffSpA/Azzurro")
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messages = [
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{"role": "user", "content":
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{"role": "assistant", "content": "Beh, ho un debole per una buona porzione di risotto allo zafferano. È un piatto che si distingue per il suo sapore ricco e il suo bellissimo colore dorato, rendendolo irresistibile!"},
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{"role": "user", "content": "Hai delle ricette con il risotto che consigli?"}
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]
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encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MoxoffSpA/Azzurro")
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44 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MoxoffSpA/Azzurro")
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45 |
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46 |
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prompt = "Come mi chiamo? Contesto: Esempio di contesto"
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47 |
+
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48 |
messages = [
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+
{"role": "user", "content": prompt}
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]
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51 |
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52 |
encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
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