transformers safetensors mt5 text2text-generation summarizer text-generation-inference summarization ru dataset:IlyaGusev/gazeta base_model:google/mt5-base base_model:finetune:google/mt5-base license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
base_model: google/mt5-base
datasets:
- IlyaGusev/gazeta
language:
- ru
library_name: transformers
license: apache-2.0
pipeline_tag: summarization
tags:
- summarizer
- text-generation-inference
widget:
- text: 'В понедельник в Санкт-Петербургском гарнизонном военном суде начались слушания
    по делу бывшего капитана ФСБ Ивана Круглова. Его обвиняют по ч. 4 статьи 111 УК
    РФ (умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, повлекшее по неосторожности
    смерть потерпевшего). В прошлом году экс-силовик, не будучи при исполнении служебных
    обязанностей, застрелил из травматического пистолета случайного прохожего — жителя
    Петербурга Звиада Хачатуряна, который позднее скончался. В начале заседания сторона
    подсудимого ходатайствовала перед судом, чтобы сделать процесс полностью закрытым.
    Адвокат Круглова Лев Кожохин мотивировал ходатайство тем, что в качестве свидетелей
    привлечены несколько действующих сотрудников ФСБ, а следовательно, могут быть
    разглашены факты, имеющие отношение к государственной тайне. Однако судья Виталий
    Краснощеков удовлетворил просьбу частично: заседания будут закрытыми только при
    допросе сотрудников ФСБ и при обсуждении секретной информации.  '
example_title: Summarization Example 1
---

This is fine-tuned form of google/mt5-base model used as Russian text summarizer, trained on ~50k samples' dataset. Updates are coming soon. Target is to improve the quality, length and accuracy.


Example Usage: 

```python
model_name = "sarahai/ru-sum"  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

device = torch.device("cpu") #if you are using cpu

input_text = "текст на русском" #your input in russian
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
outputs = model.generate(input_ids, max_length=100, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) #change according to your preferences
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)
```

References
Hugging Face Model Hub
T5 Paper
Disclaimer: The model's performance may be influenced by the quality and representativeness of the data it was fine-tuned on. Users are encouraged to assess the model's suitability for their specific applications and datasets.