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@@ -55,11 +55,23 @@ model_id = "baconnier/Napoleon_4B_V0.0"
 # Charger la configuration
 config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
 
-# Ajouter l'attribut vocab_size manuellement si nécessaire
+# Ajouter les attributs manquants
 if not hasattr(config, "vocab_size"):
-    config.vocab_size = 32000  # Valeur standard pour les modèles basés sur Llama
+    config.vocab_size = 262208  # Valeur correcte pour Gemma 3
+
 if not hasattr(config, "hidden_size"):
-    config.hidden_size = 2560  # Valeur standard pour les modèles 4B
+    config.hidden_size = 2560  # Valeur correcte pour Gemma 3 4B
+
+if not hasattr(config, "num_hidden_layers"):
+    config.num_hidden_layers = 34  # Valeur correcte pour Gemma 3 4B
+
+# Autres attributs potentiellement nécessaires
+if not hasattr(config, "intermediate_size"):
+    config.intermediate_size = 10240  # Valeur correcte pour Gemma 3 4B
+
+if not hasattr(config, "num_attention_heads"):
+    config.num_attention_heads = 10  # Valeur correcte pour Gemma 3 4B
+
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(