Downloads · 30 days
25
2% of all-time downloads
Dmitriy007/rugpt2_gen_news
rugpt2_gen_news is a text generation model from Dmitriy007. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as mit.
Предварительно обученная модель на русском языке с использованием языковой модели "sberbank-ai/rugpt3smallbasedongpt2".
Downloads · 30 days
25
2% of all-time downloads
All-time downloads
1.5K
Public
Repo size
1.7 GB
Likes
4
Public
Click a slice to open those files.
.bin551 MB · 99%
From the Hugging Face model README
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.
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).
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])