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@@ -6,18 +6,46 @@ model-index:
   results: []
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-<!-- This model card has been generated automatically according to the information Keras had access to. You should
-probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
-
 # t5-large-korean-text-summary
 
-This model was trained from scratch on an unknown dataset.
-It achieves the following results on the evaluation set:
+This model is a fine-tuning of [paust/pko-t5-large](https://huggingface.co/paust/pko-t5-large) model using AIHUB "summary and report generation data". This model provides a short summary of long sentences in Korean.
 
+이 모델은 paust/pko-t5-large model을 AIHUB "요약문 및 레포트 생성 데이터"를 이용하여 fine tunning 한 것입니다. 이 모델은 한글로된 장문을 짧게 요약해 줍니다.
 
-## Model description
+## Usage
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+import nltk
+nltk.download('punkt')
+
+model_dir = "lcw99/t5-large-korean-text-summary"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_dir)
+
+max_input_length = 512
+
+text = """
+주인공 강인구(하정우)는 ‘수리남에서 홍어가 많이 나는데 다 갖다버린다’는 친구 
+박응수(현봉식)의 얘기를 듣고 수리남산 홍어를 한국에 수출하기 위해 수리남으로 간다. 
+국립수산과학원 측은 “실제로 남대서양에 홍어가 많이 살고 아르헨티나를 비롯한 남미 국가에서 홍어가 많이 잡힌다”며 
+“수리남 연안에도 홍어가 많이 서식할 것”이라고 설명했다.
+
+그러나 관세청에 따르면 한국에 수리남산 홍어가 수입된 적은 없다. 
+일각에선 “돈을 벌기 위해 수리남산 홍어를 구하러 간 설정은 개연성이 떨어진다”는 지적도 한다. 
+드라마 배경이 된 2008~2010년에는 이미 국내에 아르헨티나, 칠레, 미국 등 아메리카산 홍어가 수입되고 있었기 때문이다. 
+실제 조봉행 체포 작전에 협조했던 ‘협력자 K씨’도 홍어 사업이 아니라 수리남에 선박용 특수용접봉을 파는 사업을 하러 수리남에 갔었다.
+"""
+
+inputs = ["summarize: " + text]
+
+inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True, return_tensors="pt")
+output = model.generate(**inputs, num_beams=8, do_sample=True, min_length=10, max_length=100)
+decoded_output = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)[0]
+predicted_title = nltk.sent_tokenize(decoded_output.strip())[0]
+
+print(predicted_title)
+```
 
-More information needed
 
 ## Intended uses & limitations
 
@@ -33,7 +61,7 @@ More information needed
 
 The following hyperparameters were used during training:
 - optimizer: None
-- training_precision: float32
+- training_precision: float16
 
 ### Training results