 Using the model  Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:  ```python from transformers import pipelines  newsum = pipeline("summarization", model='it5/mt5-small-news-summarization') newsum("Dal 31 maggio è infine partita la piattaforma ITsART, a più di un anno da quando – durante il primo lockdown – il ministro della Cultura Dario Franceschini ne aveva parlato come di «una sorta di Netflix della cultura», pensata per «offrire a tutto il mondo la cultura italiana a pagamento». È presto per dare giudizi definitivi sulla piattaforma, e di certo sarà difficile farlo anche più avanti senza numeri precisi. Al momento, l’unica cosa che si può fare è guardare com’è fatto il sito, contare quanti contenuti ci sono (circa 700 “titoli”, tra film, documentari, spettacoli teatrali e musicali e altri eventi) e provare a dare un giudizio sul loro valore e sulla loro varietà. Intanto, una cosa notata da più parti è che diversi contenuti di ITsART sono a pagamento sulla piattaforma sebbene altrove, per esempio su RaiPlay, siano invece disponibili gratuitamente.") >>> [{"generated_text": "ITsART, la Netflix della cultura italiana, parte da maggio. Film, documentari, spettacoli teatrali e musicali disponibili sul nuovo sito a pagamento."}] ```  or loaded using autoclasses:  ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/mt5-small-news-summarization") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/mt5-small-news-summarization") ```  If you use this model in your research, please cite our work as:  ```bibtex @article{sarti-nissim-2022-it5,     title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},     author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},     journal={ArXiv preprint 2203.03759},     url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},     year={2022}, 	month={mar} } ```