readme: ---
  language:
  - fi
  tags:
  - finnish
  - gpt2
  widget:
  - text: "Jotta voidaan luoda tekstiä"
  library:
  - transformers
  license: apache-2.0
  
  ---
  
  Model page TODO. Model name in my thesis was FinnGPT but I chose not to pollute the namespace and leave that kind of name for a more serious attempt at Finnish GPT models. You may call this however you want. Example names are Väinö's GPT-FI or by hatanpav/gpt-fi. If you really want you can also refer to this with the FinnGPT like I did in my thesis.   
  
  ## Versions
  
  - 300M parameter distilled model, [gpt-fi-distill](https://huggingface.co/hatanp/gpt-fi-distill)
  - 125M parameter small model, [gpt-fi-small](https://huggingface.co/hatanp/gpt-fi-small)
  
  ### How to use
  
  Example with text generation pipeline:
  
  
  ```python
  >>> from transformers import pipeline
  >>> generator = pipeline('text-generation', model='hatanp/gpt-fi')
  >>> generator("Testilauseella voidaan testata tokenisointia. Tämän jatkaminen on luultavasti vaikeaa, mutta", max_length=3,do_sample=True, top_p=0.9, top_k=12, temperature=0.9, num_return_sequences=2)
  
  [{'generated_text': 'Testilauseella voidaan testata tokenisointia. Tämän jatkaminen on luultavasti vaikeaa, mutta ei mahdotonta. \n Jos et ole kiinnostunut tokenis'},
   {'generated_text': 'Testilauseella voidaan testata tokenisointia. Tämän jatkaminen on luultavasti vaikeaa, mutta sen toteuttaminen onnistuu, jos testilaboratorio osaa analysoida'},
   {'generated_text': 'Testilauseella voidaan testata tokenisointia. Tämän jatkaminen on luultavasti vaikeaa, mutta sen testaaminen on silti hyödyllistä. Jos testisuorit'}]
  ```
  
  Example to generate text manually:
  
  ```python
  >>> from transformers import AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer
  >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hatanp/gpt-fi")
  >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hatanp/gpt-fi")
  >>> prompt = "Testilauseella voidaan testata tokenisointia. Tämän jatkaminen on luultavasti vaikeaa, mutta"
  >>> inputs = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
  >>> prompt_len = len(tokenizer.decode(inputs[0],skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True))
  >>> outputs = model.generate(inputs, max_length=len(inputs[0])+20, do_sample=True, top_p=0.9, top_k=12, temperature=0.9)
  >>> text_out = tokenizer.decode(outputs[0])[prompt_len:]
  >>> print(text_out)
  
  " on olemassa joitain keinoja, joilla voit testata tokenisointia. Tässä artikkelissa käydään läpi testilauseiden"
  ```
  