--- language: - en - uk - ru license: apache-2.0 tags: - text2text-generation - transformer - russian - flare metrics: - character library_name: transformers.js --- # FlareNew **FlareNew** is a text-to-text model based on the Transformer architecture, optimized for use with Hugging Face and the [transformers.js](https://xenova.github.io/transformers.js/) library in the browser. --- ## О модели - Тип: Text-to-Text Generation - Архитектура: Transformer - Название модели на Hugging Face: `FlareNew` - Цель: генерация связного, естественного текста на основе текстового запроса --- ## Использование на Hugging Face (Python) ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = "FlareNew" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) input_text = "Пример входного текста" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text) ``` --- ## Использование с transformers.js (JavaScript) ```javascript import { pipeline } from "@xenova/transformers"; async function run() { // Инициализация пайплайна text2text-generation с моделью FlareNew const generator = await pipeline("text2text-generation", "FlareNew"); const input = "Пример входного текста"; const output = await generator(input); console.log(output[0].generated_text); } run(); ``` --- ## Установка ### Python (Hugging Face Transformers) ```bash pip install transformers torch ``` ### JavaScript (transformers.js) ```bash npm install @xenova/transformers ``` --- ## Тренировка модели На этой странице вы можете нажать кнопку **Train**, чтобы запустить процесс обучения модели. Для этого в репозитории настроен [GitHub Actions workflow](./.github/workflows/train.yml), который автоматически запускает тренировку на выбранных данных. Если вы хотите запустить тренировку локально, используйте следующий пример команды: ```bash python train.py --model_name FlareNew --train_data path/to/train_data.jsonl ``` --- ## Развёртывание модели Чтобы быстро развернуть модель и протестировать её через веб-интерфейс, воспользуйтесь кнопкой **Deploy**, которая создаст приложение на Hugging Face Spaces. Также вы можете самостоятельно запустить Space с этим кодом: ```python import gradio as gr from transformers import pipeline generator = pipeline("text2text-generation", "FlareNew") def generate_text(input_text): output = generator(input_text) return output[0]['generated_text'] iface = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text", title="FlareNew Text Generation") iface.launch() ``` --- ## Контакты и поддержка Если у вас есть вопросы или предложения, пожалуйста, создайте issue в репозитории или свяжитесь со мной. --- ## Лицензия Укажите здесь лицензию вашей модели (например, MIT, Apache 2.0 и т.д.)