# Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa

Модель обучена отвечать на вопросы с помощью текста.

Wandb: [link](https://wandb.ai/den4ikai/huggingface/runs/qkzvhuxb)
# Использование
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch
from transformers import GenerationConfig

use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa").to(device)
model.eval()

def generate(prompt):
  data = tokenizer(f"{prompt}", return_tensors="pt").to(model.device)
  output_ids = model.generate(
      **data,
      generation_config=generation_config
  )[0]
  print(tokenizer.decode(data["input_ids"][0].tolist()))
  out = tokenizer.decode(output_ids.tolist())
  return out

while 1:
  prompt = '''<SC6>Текст: {}\nВопрос: {}\nОтвет: <extra_id_0>
  '''.format(input('Текст: '), input('Вопрос: '))
  print(generate(prompt))
```
{"language": ["ru"], "license": "mit", "datasets": ["Den4ikAI/ru_sberquad_long_answers"], "widget": [{"text": "<SC6>\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442: \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0420\u041d \u041f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043d-\u041c \u043f\u043e \u0446\u0435\u043d\u0435 \u0438 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u0430\u044f \u0420\u041d Falcon 9, \u0435\u0432\u0440\u043e\u043f\u0435\u0439\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0442\u044f\u0436\u0451\u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0410\u0440\u0438\u0430\u043d-5 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0410\u0440\u0438\u0430\u043d\u044d\u0441\u043f\u0430\u0441 \u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u041c\u043e\u0440\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442 \u0441 \u0420\u041d \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435-\u0442\u044f\u0436\u0451\u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0417\u0435\u043d\u0438\u0442. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438, \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0431\u0438\u0442\u0443, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0410\u0442\u043b\u0430\u0441-5 \u0438 \u0414\u0435\u043b\u044c\u0442\u0430-4, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u043f\u043e\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c H-IIB. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 \u0420\u041d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0420\u041d \u041f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043d-\u041c, \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441 \u041f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432[145].\\n\u0412\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u042f\u043f\u043e\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c?\\n\u041e\u0442\u0432\u0435\u0442: <extra_id_0>"}], "pipeline_tag": "text2text-generation"}
transformers pytorch safetensors t5 text2text-generation ru dataset:Den4ikAI/ru_sberquad_long_answers license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible has_space text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #t5 #text2text-generation #ru #dataset-Den4ikAI/ru_sberquad_long_answers #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 

# Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa

Модель обучена отвечать на вопросы с помощью текста.

Wandb: link
# Использование

# Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa

Модель обучена отвечать на вопросы с помощью текста.

Wandb: link # Использование
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #t5 #text2text-generation #ru #dataset-Den4ikAI/ru_sberquad_long_answers #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 
 # Den4ikAI/FRED-T5-LARGE_text_qa

Модель обучена отвечать на вопросы с помощью текста.

Wandb: link # Использование