---
library_name: transformers
widget:
- text: >
    <|input|>

    ### Template:

    {
        "estaciones": [],
        "noches": [
            {
                "descripcion": ""
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        "frontera": "",
        "terreno": {
            "descripcion": ""
        }
    }

    ### Text:

    El oeste de Texas divide la frontera entre Mexico y Nuevo México. Es muy
    bella pero aspera, llena de cactus, en esta region se encuentran las Davis
    Mountains. Todo el terreno esta lleno de piedra caliza, torcidos arboles de
    mezquite y espinosos nopales. Para admirar la verdadera belleza desertica,
    visite el Parque Nacional de Big Bend, cerca de Brownsville. Es el lugar
    favorito para los excurcionistas, acampadores y entusiastas de las rocas.
    Pequeños pueblos y ranchos se encuentran a lo largo de las planicies y
    cañones de esta region. El area solo tiene dos estaciones, tibia y realmente
    caliente. La mejor epoca para visitarla es de Diciembre a Marzo cuando los
    dias son tibios, las noches son frescas y florecen las plantas del desierto
    con la humedad en el aire.

    <|output|>
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  parameters:
    max_length: 512
license: apache-2.0
language:
- es
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<p align="center">
<img src="Brain.png" width="600">
</p>

# Structure Extraction Model

nebuia_extract_small is an extraction model inspired by NuExtract. nebuia_extract_small is a version of qween 1.5b, fine-tuned on a private high-quality synthetic dataset for entity extraction in Spanish legal texts with an 8k context length. Supports JSON template like nu extract describing the information you need to extract. NebuIA Extract specializes in identifying and extracting legal entities and relevant information from Spanish legal documents.


## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

- **Developed by:** [NebuIA](https://nebuia.com)
- **Language(s) (NLP):** es
- **License:** mit
- **Finetuned from model [optional]:** [Qween2 1.5b](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct)

## Uses

Same template as NuExtract

```python
import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch


def predict_extract(model, tokenizer, text, schema):
    schema = json.dumps(json.loads(schema), indent=4)
    input_llm =  "<|input|>\n### Template:\n" +  schema + "\n"
    
    input_llm +=  "### Text:\n"+text +"\n<|output|>\n"
    input_ids = tokenizer(input_llm, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=4000).to("cuda")

    output = tokenizer.decode(model.generate(**input_ids)[0], skip_special_tokens=True)
    return output.split("<|output|>")[1].split("<|end-output|>")[0]


model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("NebuIA/nebuia_extract_small", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NebuIA/nebuia_extract_small", trust_remote_code=True)

model.to("cuda")

model.eval()

text = """large legal text"""

schema = """{
    "calusulas": [],
    "notario": "",
    "jurisdiccion": {
      "clausula_jurisdiccion": "",
      "lugar": ""
    }
}"""

prediction = predict_extract(model, tokenizer, text, schema)
print(prediction)

```