T5 Small Openvino

🚀 t5-small をOpenVINO IRにエクスポートしたモデル

このモデルは、t5-small をOpenVINO IR形式にエクスポートしたもので、要約や翻訳などのタスクに使用できます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、モデルの概要と使用例を紹介します。

✨ 主な機能

• 多言語対応：英語（en）、フランス語（fr）、ルーマニア語（ro）、ドイツ語（de）に対応しています。
• 多様なデータセット：c4データセットを使用して学習されています。
• タスク対応：要約（summarization）、翻訳（translation）、OpenVINO関連のタスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

T5 は、教師なしと教師ありのタスクのマルチタスク混合で事前学習されたエンコーダ - デコーダモデルで、各タスクはテキストからテキストへの形式に変換されます。

詳細については、元の論文を参照してください。

論文: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

著者: Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from optimum.intel.openvino import OVModelForSeq2SeqLM

model_id = "echarlaix/t5-small-openvino"
model = OVModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id, use_cache=False)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Create a pipeline
translation_pipe = pipeline("translation_en_to_fr", model=model, tokenizer=tokenizer)

text = "He never went out without a book under his arm, and he often came back with two."
result = translation_pipe(text)

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。