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 ---
+language:
+- pt
 tags:
 - gguf
 - llama.cpp
 - unsloth
-
+- text-classification
+- intent-detection
+- gemma-3
+- delivery
+base_model: google/gemma-3-270m-it
+license: gemma
+datasets:
+- RiosWesley/rango-router-BR
+inference:
+  parameters:
+    temperature: 0.6
+    top_p: 0.95
+    top_k: 64
 ---
 
-# gemma-3-270M-Model-Router - GGUF
+# Rango Router BR - Gemma 3 270M (GGUF)
+
+**Rango Router BR** é um modelo *Tiny LLM* (baseado no Gemma 3 270M) finetunado para atuar como um classificador de intenções (router) extremamente rápido e leve para sistemas de atendimento de delivery no Brasil.
+
+Este modelo foi treinado e convertido para o formato GGUF usando [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth).
+
+## Funcionalidade
+
+O modelo lê a mensagem do usuário (que pode conter gírias, abreviações e linguagem informal brasileira) e classifica a intenção em um formato JSON.
+
+### Intenções Suportadas (Output):
+O modelo retorna um JSON com uma das três chaves:
+
+1.  **`INFO_FLOW`**: O usuário quer informações (cardápio, horário, endereço, pix).
+2.  **`ORDER_FLOW`**: O usuário quer fazer, alterar ou confirmar um pedido.
+3.  **`HUMAN_HANDOFF`**: O usuário está irritado, teve problemas ou pediu um humano.
+
+## Configurações de Inferência Recomendadas
+
+Para garantir a melhor consistência no formato JSON e precisão na classificação, recomendamos os seguintes parâmetros:
+
+| Parâmetro | Valor | Motivo |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Temperature** | `0.6` | Equilíbrio ideal para este modelo de 270M não "alucinar" o JSON, mas entender variações linguísticas. |
+| **Top P** | `0.95` | Nucleus sampling padrão para evitar respostas de baixa probabilidade. |
+| **Top K** | `64` | Limita o vocabulário de escolha, ajudando a manter o foco nas tags JSON. |
+
+## Como rodar
+
+### 1. Ollama (Recomendado)
+
+Crie um arquivo chamado `Modelfile` com o seguinte conteúdo (as configurações já estão incluídas):
 
-This model was finetuned and converted to GGUF format using [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth).
+```dockerfile
+FROM ./gemma-3-270m-it.Q8_0.gguf
 
-**Example usage**:
-- For text only LLMs:    **llama-cli** **--hf** repo_id/model_name **-p** "why is the sky blue?"
-- For multimodal models: **llama-mtmd-cli** **-m** model_name.gguf **--mmproj** mmproj_file.gguf
+# Template de chat padrão do Gemma 3
+TEMPLATE "<start_of_turn>user\n{{ .Prompt }}<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n"
 
-## Available Model files:
-- `gemma-3-270m-it.Q8_0.gguf`
+# Parâmetros recomendados para o Router
+PARAMETER temperature 0.6
+PARAMETER top_p 0.95
+PARAMETER top_k 64
+PARAMETER stop "<end_of_turn>"
+```
 
-## Ollama
-An Ollama Modelfile is included for easy deployment.
+Depois crie e rode o modelo:
+```bash
+ollama create rango-router -f Modelfile
+ollama run rango-router "Manda o cardápio aí chefia"
+```
 
-## Note
-The model's BOS token behavior was adjusted for GGUF compatibility.
+### 2. Llama.cpp (CLI)
+
+Ao rodar via linha de comando, passe as flags correspondentes:
+
+```bash
+llama-cli --hf RiosWesley/gemma-3-270m-router-br-gguf \
+  --temp 0.6 \
+  --top-p 0.95 \
+  --top-k 64 \
+  -p "<start_of_turn>user\nO motoboy sumiu, cadê meu lanche?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model"
+```
+
+### 3. Python (Llama-cpp-python)
+
+```python
+from llama_cpp import Llama
+
+llm = Llama(
+    model_path="./gemma-3-270m-it.Q8_0.gguf",
+    n_ctx=2048
+)
+
+output = llm(
+    "<start_of_turn>user\nQuero pedir uma pizza meia a meia\n<end_of_turn>\n<start_of_turn>model",
+    max_tokens=128,
+    temperature=0.6,
+    top_p=0.95,
+    top_k=64,
+    stop=["<end_of_turn>"]
+)
+
+print(output['choices'][0]['text'])
+```
+
+## Arquivos Disponíveis
+
+*   `gemma-3-270m-it.Q8_0.gguf`: Versão quantizada em 8-bit (Recomendada).
+
+## Dados de Treinamento
+
+O modelo foi treinado no dataset **[RiosWesley/rango-router-BR](https://huggingface.co/datasets/RiosWesley/rango-router-BR)**, contendo frases coloquiais do português brasileiro focadas em contextos de alimentação e restaurantes.
+
+---
+*Model finetuned using [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth).*
+```