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open-source
Instructions to use Tonit23/antonio-phi2-bitagent-lora with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Tonit23/antonio-phi2-bitagent-lora with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/phi-2") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Tonit23/antonio-phi2-bitagent-lora") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
language:
- es
- en
license: apache-2.0
tags:
- bittensor
- subnet-20
- LoRA
- fine-tune
- phi-2
- antonio-bfcl
- rogue-tensor
- artificial-intelligence
- open-source
datasets:
- self-generated
model-index:
- name: antonio-phi2-bitagent-lora
results: []
base_model: microsoft/phi-2
library_name: peft
pipeline_tag: text-generation
🧠 Antonio Phi-2 BitAgent LoRA
Este modelo es una adaptación LoRA ligera del modelo base microsoft/phi-2,
ajustada para la Subnet 20 (BitAgent) de Bittensor, optimizada para tareas de razonamiento, chat
y llamadas a herramientas (“tool-calling”) con bajo consumo de recursos.
🚀 Características
- Basado en
PhiForCausalLM(modelo autoregresivo de lenguaje). - Entrenado con LoRA (Low-Rank Adaptation) para eficiencia.
- Compatibilidad con Bittensor Subnet 20 (BitAgent).
- Soporte bilingüe: español e inglés.
- Ideal para tareas de razonamiento conversacional y herramientas LLM.
🧩 Uso en Subnet 20
Si tu minero usa BitAgent, puedes referenciar este modelo con:
--miner-hf-model-name-to-submit Tonit23/antonio-phi2-bitagent-lora