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@@ -14,7 +14,8 @@ model-index:
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이 모델은 lcw99 / t5-large-korean-text-summary을 klue-ynat으로 훈련시켜 만든 모델입니다.<br>
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Input = ['IT과학','경제','사회','생활문화','세계','스포츠','정치']<br>
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OUTPUT = 각 label에 맞는 뉴스 기사 제목을 생성합니다.<br>
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배치단위로 추론하고싶다면 batch_encode_plus를 사용하시면
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## Usage
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```python
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20 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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이 모델은 lcw99 / t5-large-korean-text-summary을 klue-ynat으로 훈련시켜 만든 모델입니다.<br>
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15 |
Input = ['IT과학','경제','사회','생활문화','세계','스포츠','정치']<br>
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16 |
OUTPUT = 각 label에 맞는 뉴스 기사 제목을 생성합니다.<br>
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17 |
+
배치단위로 추론하고싶다면 batch_encode_plus를 사용하시면 됩니다.<br>
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git : https://github.com/taemin6697<br>
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19 |
## Usage
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20 |
```python
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21 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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