Edit model card

Описание:

Модель для преобразования стиля и восстановления разметки для образовательных математических текстов в формат LaTeX. Модель является дообученной на переведённом&аугментированном датасете "Mathematics Stack Exchange API Q&A Data" версией модели sshleifer/distilbart-cnn-12-6 .

Пример использования:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from IPython.display import display, Math, Latex

model_dir = "kostyabuh21/DistilBART_forLaTeX "
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_dir)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

def get_latex(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(device)
    with torch.no_grad():
        hypotheses = model.generate(
            **inputs, 
            do_sample=True, 
            top_p=0.95, 
            num_return_sequences=1, 
            repetition_penalty=1.2,
            max_length=len(text),
            temperature=0.6,
            min_length=10,
            length_penalty=1.0,
            no_repeat_ngram_size=2
        )
    for h in hypotheses:
        display(Latex(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True)))
        print(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True))

text = 'интеграл от 3 до 5 по икс dx'
get_latex(text)
Downloads last month
1
Safetensors
Model size
306M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
Inference API (serverless) is not available, repository is disabled.