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metadata

license: mit
base_model:
  - paust/pko-t5-base
pipeline_tag: text2text-generation

paust/pko-t5-base model based

Since this model is based on paust/pko-t5-base tokenizer, you need to import it.

{from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained("paust/pko-t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("emotionanalysis/diaryempathizer-t5-ko")}

Test code

{import torch
from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("emotionanalysis/diaryempathizer-t5-ko")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained("paust/pko-t5-base")
input_text = """
  오늘은 정말로 즐거운 날이었다. 며칠째 잠도 못 자고 알고리즘 수업을 기대 중이다. 이제 정말로 더는 버티기 어렵겠다고 보인다. 낮에 교수님이 갑자기 열정적으로 수업을 하시는 것이었다. 그러다가 automata에
  대해 설명하시는데, 정말 감동의 눈물과 경탄을 금할 길 없었고, 이 수업을 듣기 위해 태어났다는 생각이 들었으며, 과제(포상)까지 주시는 것이었다.
  나는 황홀경에 빠졌다. 목숨을 바치고 젊을을 내던져야 할 인생의 이유를 찾았기 때문이다.
"""
  
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True, padding="max_length")
inputs = {key: value.to(device) for key, value in inputs.items()}
outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], max_length=128, num_beams=4, early_stopping=True)

generated_comment = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_comment)}