readme: ---
  language:
    - ru
  datasets:
    - Lenta2
  tags:
    - PyTorch
    - Transformers
    - text generation
  
  license: mit
  ---
  
  
  # RuGPT2_Gen_Comments
  
  Предварительно обученная модель на русском языке с использованием языковой модели "sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2". 
  
  Содержимое карты этой модели было создано, чтобы дополнить предоставленную информацию и привести конкретные примеры её использования.
  
  ## Описание модели
  
  RuGPT2_Gen_Comments — это модель предназначена для демонстрации генерации новостей, предварительно обученная на массиве данных 
  Lenta2 проекта CORUS на русском языке. 
  
  Входные данные — это последовательности непрерывного текста определенной длины (block_size = 1048).
  
  
  ### Проимер использования
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_comments")
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Dmitriy007/rugpt2_gen_comments")
  
  input_text = 'Ученик старшего класса лицея № 21 Иван Сидоров из города Адлер полетел в космос на планету Марс.'
  
  inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
  model.to('cuda')
  inputs.to('cuda')
  
  input_ids = inputs["input_ids"]
  
  output = model.generate(
  input_ids,
  attention_mask=inputs["attention_mask"],
  pad_token_id=model.config.bos_token_id,
  max_length=300,
  num_beams=5,
  num_return_sequences=1,
  top_k=50,
  top_p=0.90,
  no_repeat_ngram_size=2,
  temperature=0.7,
  early_stopping=True
  )
  
  generated_text = list(map(tokenizer.decode, output))
  print(generated_text[0])
  ```
  