Edit model card

Описание:

Модель для преобразования стиля и восстановления разметки для образовательных математических текстов в формат LaTeX. Модель является дообученной на переведённом&аугментированном датасете "Mathematics Stack Exchange API Q&A Data" версией модели sshleifer/distilbart-cnn-12-6 .

Пример использования:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from IPython.display import display, Math, Latex

model_dir = "kostyabuh21/DistilBART_forLaTeX "
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_dir)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

def get_latex(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(device)
    with torch.no_grad():
        hypotheses = model.generate(
            **inputs, 
            do_sample=True, 
            top_p=0.95, 
            num_return_sequences=1, 
            repetition_penalty=1.2,
            max_length=len(text),
            temperature=0.6,
            min_length=10,
            length_penalty=1.0,
            no_repeat_ngram_size=2
        )
    for h in hypotheses:
        display(Latex(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True)))
        print(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True))

text = 'интеграл от 3 до 5 по икс dx'
get_latex(text)
Downloads last month
2
Safetensors
Model size
306M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.