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license: apache-2.0 |
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language: |
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- de |
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metrics: |
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- bleu |
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- accuracy |
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- rouge |
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base_model: |
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- facebook/bart-large-cnn |
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pipeline_tag: text2text-generation |
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tags: |
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- summarization |
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- safetesors |
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- text-generation-inference |
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- text_to_text |
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- Netzwerk |
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- Smart_Industry_Campus |
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- generation |
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library_name: transformers |
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# Übersicht |
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**PDF-Suzammenfassen** ist ein spezialisiertes Modell, das für die Erstellung präziser Zusammenfassungen von Texten optimiert wurde, insbesondere in den Bereichen Netzwerk und IT-Themen. Es basiert auf einer feinabgestimmten Version von BART und wurde mit deutschen Fachtexten trainiert. |
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## Funktionen |
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- **Sprachunterstützung:** Optimiert für deutsche Texte. |
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- **Anwendungsbereiche:** |
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- Netzwerktechnologie |
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- IT-Infrastruktur |
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- Industrie 4.0 |
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## Modell-Details |
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- **Format:** safetensors |
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- **Parameter:** 406M |
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- **Architektur:** Seq2Seq (BART) |
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## Nutzung |
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Dieses Modell kann über die Hugging Face Inference API oder lokal mit der Transformers-Bibliothek verwendet werden. |
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### Beispielcode |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BabakBagheriGisour/pdf-suzammenfassen") |
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model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("BabakBagheriGisour/pdf-suzammenfassen") |
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text = "Das ist ein Beispieltext, der zusammengefasst werden soll." |
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True) |
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outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, min_length=30, length_penalty=2.0, num_beams=4) |
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summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) |
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print(summary) |
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Installation |
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Um dieses Modell lokal zu verwenden, führen Sie folgende Schritte aus: |
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Installieren Sie die Hugging Face Transformers-Bibliothek: |
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pip install transformers |
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Laden Sie das Modell und den Tokenizer herunter: |
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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer |
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model = AutoModel.from_pretrained("BabakBagheriGisour/pdf-suzammenfassen") |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BabakBagheriGisour/pdf-suzammenfassen") |
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Lizenz |
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Dieses Modell steht unter der Apache 2.0-Lizenz. Für weitere Informationen lesen Sie bitte die Lizenzbedingungen. |
