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config.json → configuración del modelopytorch_model.bin → pesos entrenadostokenizer.json / tokenizer_config.json → tokenizadorspecial_tokens_map.json → tokens especialesREADME.md → este archivotransformers:1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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3tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("usuario/nombre-repo")
4model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("usuario/nombre-repo")
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6# Ejemplo de inferencia
7input_text = "Texto de ejemplo..."
8inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
9outputs = model.generate(**inputs)
10print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))