readme: ---
  tags:
  - generated_from_trainer
  model-index:
  - name: t5-russian-spell
    results: []
  widget:
  - text: "ывсем привет выныканалетоп армии и это двадцать пятый день спец операций на украине ет самый главной новости российские военные ракетами кинжалы калибр уничтожили крупную военную топливную базу украины ракетным ударом по населенному пункту под жетамиром уничтжены более стаукраинских военных в две тысячи двадцать втором году"
  ---
  
  <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
  should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
  ---
  # t5-russian-spell
  ---
  модель для исправление текста из распознаного аудио.   моя модлеь для распознования аудио https://huggingface.co/UrukHan/wav2vec2-russian и его результаты можно закидывать в эту модель. тестил на видео случайном с ютюба
  
  <table border="0">
   <tr>
      <td><b style="font-size:30px">Output wav2vec2</b></td>
      <td><b style="font-size:30px">Output spell correcor</b></td>
   </tr>
   <tr>
      <td>ывсем привет выныканалетоп армии и это двадцать пятый день спец операций на украине ет самый главной новости российские военные ракетами кинжалы калибр уничтожили крупную военную топливную базу украины ракетным ударом по населенному пункту под жетамиром уничтжены более стаукраинских военных в две тысячи двадцать втором году</td>
      <td>Всем привет! Вы в курсе новостей от армии. И это 25 день спецопераций на Украине. Есть самые главные новости. Российские военные ракетами «Кинжалы» и «Кинжалы» калибра уничтожили крупную военную топливную базу Украины. Ракетным ударом по населенному пункту под Жетамиром уничтожены более ста украинских военных в 2022г.</td>
   </tr>
  </table>
  
  
  #
  ---
  Датасеты для обучения:
  UrukHan/t5-russian-spell_I   : https://huggingface.co/datasets/UrukHan/t5-russian-spell_I
  UrukHan/t5-russian-spell_II  : https://huggingface.co/datasets/UrukHan/t5-russian-spell_II
  UrukHan/t5-russian-spell_III : https://huggingface.co/datasets/UrukHan/t5-russian-spell_III
  
  ---
  
  # Запуск на вывод результатов пример работы с комментариями в колабе https://colab.research.google.com/drive/1ame2va9_NflYqy4RZ07HYmQ0moJYy7w2?usp=sharing :
  
  #
  ```python
  # Установим библиотеку трансформеров
  !pip install transformers
  
  # Импортируем библиотеки
  from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast
  
  # Зададим название выбронной модели из хаба
  MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-spell'
  MAX_INPUT = 256
  
  # Загрузка модели и токенизатора
  tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
  
  # Входные данные (можно массив фраз или текст)
  input_sequences = ['сеглдыя хорош ден', 'когд а вы прдет к нам в госи']   # или можно использовать одиночные фразы:  input_sequences = 'сеглдыя хорош ден'
  
  task_prefix = "Spell correct: "                 # Токенизирование данных
  if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
  encoded = tokenizer(
    [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
    padding="longest",
    max_length=MAX_INPUT,
    truncation=True,
    return_tensors="pt",
  )
  
  predicts = model.generate(encoded)    # # Прогнозирование
  
  tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True)  # Декодируем данные
  ```
  #
  ---
  #Настроенный блокнот для запуска обучения и сохранения модели в свой репозиторий на huggingface hub:
  #https://colab.research.google.com/drive/1H4IoasDqa2TEjGivVDp-4Pdpm0oxrCWd?usp=sharing
  #
  ```python
  # Установка библиотек
  !pip install datasets
  !apt install git-lfs
  !pip install transformers
  !pip install sentencepiece 
  !pip install rouge_score
  
  # Импорт библиотек
  import numpy as np
  from datasets import Dataset
  import tensorflow as 
  import nltk
  from transformers import T5TokenizerFast, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer, AutoModelForSeq2SeqLM, DataCollatorForSeq2Seq
  import torch
  from transformers.optimization import Adafactor, AdafactorSchedule
  from datasets import load_dataset, load_metric
  
  # загрузка параметров
  raw_datasets = load_dataset("xsum")
  metric = load_metric("rouge")
  nltk.download('punkt')
  
  # Ввести свой ключ huggingface hyb
  from huggingface_hub import notebook_login
  notebook_login()
  
  # Определение параметров
  REPO = "t5-russian-spell"  # Введите наазвание название репозитория
  MODEL_NAME = "UrukHan/t5-russian-spell" # Введите наазвание выбранной модели из хаба
  MAX_INPUT = 256  # Введите максимальную длинну входных данных  в токенах (длинна входных фраз в словах (можно считать полслова токен))
  MAX_OUTPUT  = 256 # Введите максимальную длинну прогнозов в токенах (можно уменьшить для задач суммризации или других задач где выход короче)
  BATCH_SIZE = 8 
  DATASET = 'UrukHan/t5-russian-spell_I'   # Введите наазвание название датасета
  
  # Загрузка датасета использование других типов данных опишу ниже
  data = load_dataset(DATASET)
  
  # Загрузка модели и токенизатора
  tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
  
  model.config.max_length 