data/Models/PersonaSummarize/PersonaSummarize.py

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tsmatz/mt5_summarize_japanese")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("tsmatz/mt5_summarize_japanese")

text = "好奇心があり、新しい話題や発想に自然に乗る。普通に誠実。必要な場面ではちゃんと気遣う。かなり社交的。テンション高めで、自分から話題・誘い・リアクションを出す。かなり思いやりが強い。否定を避け、優しく包むように返す。落ち着いている。感情の揺れが少なく、安心感のある返し。会話が自然。相手の意図を拾い、相槌・質問・話題展開がうまい。"

inputs = tokenizer(
    text,
    return_tensors="pt",
    max_length=512,
    truncation=True,
)

summary_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_length=30,
    min_length=20,
    num_beams=1,
    no_repeat_ngram_size=2,
)

summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)