Views
No views yet
from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
device = 'cpu'
model_path = "CreatorPhan/ViQA-small"
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
context = """
PARACETAMOL DẠNG UỐNG – HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG AN TOÀN, HỢP LÝ
Trong tình hình diễn biến phức tạp của dịch COVID-19, các thuốc giảm đau hạ sốt thông dụng như Paracetamol được người dân mua về dự trữ trong hộp thuốc gia đình với mục đích phòng dịch. Tuy nhiên, việc sử dụng thuốc hợp lý và đúng cách đôi khi chưa được chú ý, vì vậy việc hiểu và sử dụng thuốc Paracetamol an toàn là rất cần thiết.
I. Tổng quan thuốc Paracetamol
- Paracetamol dạng uống là thuốc thuộc nhóm giảm đau, hạ sốt và nằm trong danh mục thuốc không kê đơn của Bộ Y tế. Chính vì vậy Paracetamol rất phổ biến trên thị trường với nhiều chế phẩm có dạng bào chế và hàm lượng từ thấp đến cao.
- Tác dụng chính của Paracetamol là giảm đau, hạ sốt nên thuốc được sử dụng rộng rãi trong điều trị các chứng đau và sốt từ nhẹ đến vừa như: cảm cúm, nhức đầu, đau bụng, đau nhức…
- Thuốc không nên sử dụng cho những người dị ứng với Paracetamol, người suy gan nặng.
II. Nguy cơ khi sử dụng Paracetamol
- Việc Paracetamol được sử dụng rộng rãi cùng với tâm lý chủ quan, thiếu nhận thức dẫn đến việc quá liều thuốc gây nên các tác dụng phụ không mong muốn, trong đó nguy hiểm nhất là tình trạng hoại tử gan, có thể dẫn đến tử vong nếu không được xử trí kịp thời.
- Nguyên nhân gây ngộ độc gan khi sử dụng Paracetamol quá liều là nồng độ NAPQI (sinh ra do Paracetamol chuyển hóa qua gan) không thể chuyển hóa hết và tích luỹ gây độc cho gan.
- Các biểu hiện ngộ độc gan do Paracetamol có thể là: ban đầu là buồn nôn, nôn, đau bụng, sau đó nguy kich hơn có thể kích động, hôn mê, mạch huyết áp không ổn định… có thể nguy cơ tử vong.
"""
question = "Công dụng của paracetamol?"
prompt = f"Trả lời câu hỏi: {question} Trong nội dung: {context}"
tokens = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
output = model.generate(tokens.to(device), max_new_tokens=170)[0]
predict = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
print(len(predict.split()))
print(predict)