Ot Rus

🚀 HuggingArtists模型 - O.T (RUS)

本模型基于O.T (RUS)的歌词数据进行训练，借助 huggingartists 工具创建，可用于生成相关风格的歌词文本，为歌词创作等场景提供支持。

🚀 快速开始

你可以使用这个模型直接进行文本生成，以下是使用示例：

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/ot-rus')
generator("I am", num_return_sequences=5)

或者使用 Transformers 库：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")

✨ 主要特性

• 基于预训练的 GPT - 2 模型进行微调，能够生成具有O.T (RUS)风格的歌词文本。
• 借助 huggingartists 工具创建，方便用户基于喜爱的艺术家创建自己的模型。

📦 安装指南

要使用此模型，你需要安装 transformers 和 datasets 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers datasets

💻 使用示例

基础用法

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/ot-rus')
generator("I am", num_return_sequences=5)

高级用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")

input_text = "I am"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').input_ids
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

📚 详细文档

模型工作原理

要了解模型的开发过程，请查看 W&B报告。

训练数据

该模型使用O.T (RUS)的歌词进行训练。 数据集可在 此处 获取，并且可以使用以下代码加载：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/ot-rus")

你可以 探索数据，该数据在整个流程的每一步都使用 W&B artifacts 进行跟踪。

训练过程

模型基于预训练的 GPT - 2 模型，并在O.T (RUS)的歌词上进行微调。 为了保证完全透明和可重复性，超参数和指标记录在 W&B训练运行记录 中。 训练结束时，最终模型 会被记录并进行版本管理。

🔧 技术细节

本模型基于GPT - 2架构，通过在O.T (RUS)的歌词数据集上进行微调，使得模型能够学习到该艺术家歌词的语言风格和模式。在训练过程中，使用了 W&B 工具对训练过程进行监控和记录，包括超参数、损失值等指标，以确保训练的可重复性和透明度。

📄 许可证

文档未提及相关许可证信息。

⚠️ 重要提示

该模型存在与 GPT - 2 相同的局限性和偏差。此外，用户输入的文本数据会进一步影响模型生成的文本内容。

💡 使用建议

在使用模型生成文本时，可以根据具体需求调整生成参数，如 max_length、num_beams 等，以获得更符合期望的生成结果。同时，建议对生成的文本进行适当的筛选和修改，以提高文本质量。

关于

本模型由 Aleksey Korshuk 构建。

• GitHub
• Twitter
• Telegram 频道

更多详情，请访问项目仓库：GitHub仓库