davidgilbertson

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import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv("data.csv")  # Columns are 'Prompt' and 'Target'

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-3-1b-it")
model.cuda().eval().requires_grad_(False)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model.name_or_path)

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É sempre importante verificar o protocolo exato do artigo ou guideline que você está seguindo. No geral, a administração do palivizumabe é feita em doses de 15 mg/kg, aplicadas uma vez por mês, iniciando-se antes do início do período de maior incidência do RSV. Porém, alguns centros podem adotar ajustes conforme a evolução clínica do paciente e os riscos adicionais.
user: Se o bebê estiver abaixo de 3,5 kg, ainda mantenho 15 mg/kg ou ajusto de forma diferente?
assistant: Normalmente, a dose de palivizumabe permanece na faixa de 15 mg/kg, independente de variações menores de peso. Contudo, em bebês muito abaixo do percentil de peso ou com condições específicas, é possível que as diretrizes do centro ou artigo que você segue recomendem uma avaliação individual. A dose em mg/kg, em geral, é calculada com base no peso atual do lactente em cada aplicação, para garantir a concentração adequada de anticorpos protetores ao longo do período de risco.
user: Há alguma contraindicação especial para PALIV nesses casos de

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from pystray import Icon, Menu, MenuItem
from PIL import Image, ImageDraw
import threading


class TrayIcon:
    def __init__(self, title="Recording..."):
        self.title = title
        self.icon = None
        self._thread = None

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from typing import Literal
import asyncio
import numpy as np
from openai import AsyncOpenAI
import tiktoken


def embed(
    texts: list[str],
    model: Literal[

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import pandas as pd
import numpy as np
import streamlit as st

st.set_page_config(
    page_title="SDC selector",
    layout="wide",
)

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import pandas as pd
from datasets import Dataset
# Requires transformers 4.48
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForSequenceClassification,
    TrainingArguments,
    Trainer,
    DataCollatorWithPadding,
)

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from io import StringIO
import re
from time import perf_counter
import json
import yaml
import pandas as pd
import tomlkit
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

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# Licensed under the MIT-0 License. See https://opensource.org/licenses/MIT-0 for details.
import re


def markdown_to_unicode(md_text):
    """
    Converts Markdown text to Unicode by transforming Markdown syntax for
     bold and italic text into their corresponding Unicode characters,
     handling lists and headings, and preserving the formatting within code blocks.

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/* Obsidian CSS reference: https://docs.obsidian.md/Reference/CSS+variables/Editor/Code */
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