Instructions to use thnhan3/sft_model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use thnhan3/sft_model with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper # Warning: Pipeline type "summarization" is no longer supported in transformers v5. # You must load the model directly (see below) or downgrade to v4.x with: # 'pip install "transformers<5.0.0' from transformers import pipeline pipe = pipeline("summarization", model="thnhan3/sft_model")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thnhan3/sft_model") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("thnhan3/sft_model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -46,7 +46,7 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
|
|
| 46 |
|
| 47 |
model_name = "thnhan3/sft_model"
|
| 48 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| 49 |
-
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
|
| 50 |
|
| 51 |
document = """
|
| 52 |
Ngày 16 tháng 11 năm 2025, Chính phủ Việt Nam công bố kế hoạch phát triển kinh tế số
|
|
|
|
| 46 |
|
| 47 |
model_name = "thnhan3/sft_model"
|
| 48 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| 49 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")
|
| 50 |
|
| 51 |
document = """
|
| 52 |
Ngày 16 tháng 11 năm 2025, Chính phủ Việt Nam công bố kế hoạch phát triển kinh tế số
|