Update README.md

README.md

@@ -10,7 +10,9 @@ tags:
 Данная модель является дообучнной версией "ai-forever/ruT5-base" (ранее"sberbank-ai/ruT5-base") на задаче упрощения текста (text simplification). Набор данных был собран из корпуса "RuSimpleSentEval" (https://github.com/dialogue-evaluation/RuSimpleSentEval), а также "RuAdapt" (https://github.com/Digital-Pushkin-Lab/RuAdapt). 
 Метрики обучения bleu:100.0 sari:28.699 fkgl:31.931 (из файла "train.logs")
 
----
+```
+input_text='Война Советского Союза против фашистской Германии и её союзников (Венгрии, Италии, Румынии, Словакии, Хорватии, Финляндии, Японии); составная часть Второй мировой войны 1939-1945 гг.'
+
 def example(source, model, tokenizer):
     """
     Пример упрощения текста моделью
@@ -23,4 +25,7 @@ def example(source, model, tokenizer):
     input_ids, attention_mask = tokenizer(source, return_tensors = 'pt').values()
     with torch.no_grad():
         output = model.generate(input_ids = input_ids.to(model.device), attention_mask = attention_mask.to(model.device), max_new_tokens = input_ids.size(1)*2, min_length=0)
-    return tokenizer.decode(output.squeeze(0), skip_special_tokens = True)
+    return tokenizer.decode(output.squeeze(0), skip_special_tokens = True)
+
+example(input_text, model, tokenizer)
+```