README.md

---
license: mit
language:
- ru
pipeline_tag: question-answering
tags:
- T5
- russian
- question-answering
-  text-generation
---

Модель [ruT5-base](https://huggingface.co./ai-forever/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'
```