r1char9/ruT5_q_a

Модель ruT5-base была fine-tuned для задачи question answer, предназначенная для Russian текст.

Uses

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

qa_checkpoint = 'r1char9/ruT5_q_a'
qa_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(qa_checkpoint)
qa_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(qa_checkpoint)

prompt='Нарисуй изображение Томаса Шелби'

def question_answering(prompt):
    question = "Что нужно нарисовать?"
    tokenized_sentence = qa_tokenizer(prompt, question, return_tensors='pt')
    res = qa_model.generate(**tokenized_sentence)
    decoded_res = qa_tokenizer.decode(res[0], skip_special_tokens=True)
    return decoded_res

prompt = question_answering(prompt)
# 'изображение Томаса Шелби'