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  license: gpl
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5
  # Model Card for Model ID
6
 
7
  <!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
 
2
  license: gpl
3
  ---
4
 
5
+ #Nombre del Modelo: [Nombre del Modelo]
6
+
7
+ Una breve descripción del modelo y su propósito principal.
8
+
9
+ #Descripción
10
+
11
+ Este modelo utiliza la arquitectura T5 de Transformers para tareas de procesamiento de lenguaje natural, posiblemente centradas en la generación de texto o traducción. Está implementado y entrenado usando PyTorch Lightning, lo que facilita la escalabilidad y eficiencia en el entrenamiento.
12
+
13
+ #Características del Modelo
14
+
15
+ Tipo de Modelo: T5 para generación condicional de texto.
16
+
17
+ Entrenado con: PyTorch Lightning.
18
+
19
+ Bibliotecas Clave: Transformers, SentencePiece, PyTorch Lightning.
20
+
21
+ #Datos Utilizados
22
+
23
+ Preparación de Datos: Uso de T5Dataset para la manipulación y preparación de datos, adaptado para trabajar con el modelo T5.
24
+ División de Datos: Dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba para una evaluación efectiva.
25
+ Arquitectura del Modelo
26
+ Base: T5ForConditionalGeneration de la biblioteca Transformers.
27
+ Personalización: Implementación dentro de una clase T5Model que extiende pl.LightningModule, lo que indica una integración con PyTorch Lightning para gestionar el entrenamiento y la validación.
28
+ Uso del Modelo
29
+ Instrucciones específicas no disponibles en el notebook proporcionado. Se recomienda proporcionar ejemplos de cómo cargar y utilizar el modelo para hacer predicciones.
30
+ Requisitos y Dependencias
31
+ Bibliotecas Requeridas: transformers, sentencepiece, pytorch_lightning.
32
+ Notas Adicionales
33
+ Información sobre métricas de evaluación y resultados del modelo no disponible en el notebook proporcionado. Se sugiere realizar pruebas adicionales para determinar el rendimiento del modelo.
34
+
35
+
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+
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+
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+
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+
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+
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  # Model Card for Model ID
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  <!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->