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@@ -27,8 +27,10 @@ def summarize_long_text(input_text, temperature=0.40, top_k=55, top_p=0.75, num_
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part_summaries = []
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for part in parts:
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input_ids = tokenizer.encode(part, return_tensors="pt", max_length=max_input_length, truncation=True)
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output = model.generate(
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input_ids
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max_length=max_output_length, # Comprimento m谩ximo do texto gerado
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num_return_sequences=1, # N煤mero de sequ锚ncias de retorno
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| 34 |
do_sample=True, # Habilita a amostragem aleat贸ria
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| 27 |
part_summaries = []
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| 28 |
for part in parts:
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| 29 |
input_ids = tokenizer.encode(part, return_tensors="pt", max_length=max_input_length, truncation=True)
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| 30 |
+
# Move os dados de entrada para o dispositivo adequado
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| 31 |
+
input_ids = input_ids.to(device)
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| 32 |
output = model.generate(
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| 33 |
+
input_ids, # IDs de entrada codificados
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| 34 |
max_length=max_output_length, # Comprimento m谩ximo do texto gerado
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| 35 |
num_return_sequences=1, # N煤mero de sequ锚ncias de retorno
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| 36 |
do_sample=True, # Habilita a amostragem aleat贸ria
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