formal_speech_translation

카카오톡 AI 말투 변환기의 역공학 엔지니어링을 통해 개발한 대화체에 견고한 상냥체 변환기입니다.

t5모델을 한국어 전용 데이터로 학습한 pko-t5-base 모델을 활용하여 학습을 진행했습니다.

dev_repository

Usage

transformers의 pipe, from_pretrained 등의 api를 활용하여 접근 가능합니다.

Example

from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration, pipeline

# 모델 경로 및 cpu, gpu 지정
cache_dir = "./hugging_face"
gentle_model_path='9unu/formal_speech_translation'
gentle_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(formal_model_path, cache_dir=cache_dir)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# transformers 파이프라인 생성
gentle_pipeline = pipeline(model = gentle_model, tokenizer = tokenizer, device = device, max_length=60)

# text 말투 변환
text = "밥 먹는 중이야"
num_return_sequences = 1
max_length = 60
out = gentle_pipeline(text, num_return_sequences = num_return_sequences, max_length=max_length)
print([x['generated_text'] for x in out])

License

본 모델은 MIT license 하에 공개되어 있습니다.