|
--- |
|
language: |
|
- ru |
|
datasets: |
|
- Lenta2 |
|
tags: |
|
- PyTorch |
|
- Transformers |
|
- text generation |
|
|
|
license: mit |
|
--- |
|
|
|
|
|
# RuGPT2_Gen_News |
|
|
|
Предварительно обученная модель на русском языке с использованием языковой модели "sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2". |
|
|
|
Содержимое карты этой модели было создано, чтобы дополнить предоставленную информацию и привести конкретные примеры её использования. |
|
|
|
## Описание модели |
|
|
|
RuGPT2_Gen_Comments — это модель предназначена для демонстрации генерации новостей, предварительно обученная на массиве данных |
|
Lenta2 проекта CORUS на русском языке. |
|
|
|
Входные данные — это последовательности непрерывного текста определенной длины (block_size = 1048). |
|
|
|
|
|
### Проимер использования |
|
|
|
```python |
|
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM |
|
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_news") |
|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_news") |
|
|
|
input_text = 'Ученик старшего класса лицея № 21 Иван Сидоров из города Адлер полетел в космос на планету Марс.' |
|
|
|
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") |
|
model.to('cuda') |
|
inputs.to('cuda') |
|
|
|
input_ids = inputs["input_ids"] |
|
|
|
output = model.generate( |
|
input_ids, |
|
attention_mask=inputs["attention_mask"], |
|
pad_token_id=model.config.bos_token_id, |
|
max_length=300, |
|
num_beams=5, |
|
num_return_sequences=1, |
|
top_k=50, |
|
top_p=0.90, |
|
no_repeat_ngram_size=2, |
|
temperature=0.7, |
|
early_stopping=True |
|
) |
|
|
|
generated_text = list(map(tokenizer.decode, output)) |
|
print(generated_text[0]) |
|
``` |
|
|
