Text Generation
Transformers
Safetensors
Russian
gpt2
text-adaptation
russian
gpt3
cefr
ruadapt
simplification
text-generation-inference
Instructions to use dwaru/RuAdaptGPT2Large with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use dwaru/RuAdaptGPT2Large with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="dwaru/RuAdaptGPT2Large")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dwaru/RuAdaptGPT2Large") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("dwaru/RuAdaptGPT2Large", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use dwaru/RuAdaptGPT2Large with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "dwaru/RuAdaptGPT2Large" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "dwaru/RuAdaptGPT2Large", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/dwaru/RuAdaptGPT2Large
- SGLang
How to use dwaru/RuAdaptGPT2Large with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "dwaru/RuAdaptGPT2Large" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "dwaru/RuAdaptGPT2Large", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "dwaru/RuAdaptGPT2Large" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "dwaru/RuAdaptGPT2Large", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use dwaru/RuAdaptGPT2Large with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/dwaru/RuAdaptGPT2Large
| license: apache-2.0 | |
| language: | |
| - ru | |
| metrics: | |
| - rouge | |
| - f1 | |
| base_model: | |
| - ai-forever/rugpt3large_based_on_gpt2 | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| library_name: transformers | |
| tags: | |
| - text-adaptation | |
| - russian | |
| - gpt3 | |
| - cefr | |
| - ruadapt | |
| - simplification | |
| # 📝 RuAdapt-CEFR: Генерация адаптированного текста на русском 🇷🇺 | |
| **RuAdapt-CEFR** — это модель, разработанная студентами **ДГТУ "Школа Икс"**, предназначенная для упрощения и адаптации текстов на основе их сложности. | |
| ### 🚀 Особенности модели: | |
| ✅ Основана на **[ai-forever/rugpt3large_based_on_gpt2](https://huggingface.co/ai-forever/rugpt3large_based_on_gpt2)** | |
| ✅ Дообучена на **RuAdapt** и **RuSimpleSentEval** | |
| ✅ Позволяет адаптировать тексты под уровни **CEFR (A1–C2)** | |
| ✅ Генерирует тексты, сохраняя смысл оригинала, но упрощая лексику и грамматику | |
| ### 🎯 Использование | |
| Модель принимает промпт следующего формата: | |
| ``` | |
| Адаптируй текст {text} на уровень по CEFR: {level} <eos> Адаптированный текст: {target} | |
| ``` | |
| Пример запроса: | |
| ```python | |
| from transformers import pipeline | |
| model = "ваш_юзернейм/ruadapt-cefr" | |
| pipe = pipeline("text-generation", model=model) | |
| text = "Научно-технический прогресс оказывает огромное влияние на современный мир." | |
| level = "A2" | |
| prompt = f"Адаптируй текст {text} на уровень по CEFR: {level} <eos> Адаптированный текст:" | |
| result = pipe(prompt, max_length=100) | |
| print(result[0]["generated_text"]) | |
| ``` | |
| ### 🔗 Ссылка на Google Colab | |
| ## 📌 [Открыть в Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Cauh9O7HdkrEUs8NU69-zSkQwncS5wBG) | |
| ### 📚 Датасеты | |
| * RuAdapt | |
| * RuSimpleSentEval | |
| ### 🎨 Области применения | |
| * Упрощение текстов для изучающих русский язык | |
| * Автоматическая адаптация текстов под CEFR | |
| * Образовательные и академические задачи |