- This model is a [kobart-news](https://huggingface.co/ainize/kobart-news) finetuned on the [문서요약 텍스트/신문기사](https://aihub.or.kr/aidata/8054)

<<20220904  Commit>>

개인 스터디용으로 긴 문장의 요약 모델 특화된 모델을 만들기 위해 KoBART 모델을 Longformer Encoder Decoder로 변환한 모델입니다.
기존의 transformers를 라이브러리로 불러와서 모델을 실행하는 방법은 사용할 수는 없습니다.😂
같이 올려놓은 load_model.py를 라이브러리화하여 모델을 로드하시면 사용 가능합니다.
 
추후 지속적인 업데이트로 별도의 불편함 없이 사용할 수 있도록 바꾸겠습니다.

<pre><code>
# Python Code
from transformers import PreTrainedTokenizerFas
from load_model import LongformerBartForConditionalGeneration

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED")
model = LongformerBartForConditionalGeneration.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED model file path")
</pre></code>
{"language": "ko", "tags": ["summarization", "bart", "longformer"]}
transformers pytorch bart text2text-generation summarization longformer ko autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bart #text2text-generation #summarization #longformer #ko #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

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<<20220904  Commit>>

개인 스터디용으로 긴 문장의 요약 모델 특화된 모델을 만들기 위해 KoBART 모델을 Longformer Encoder Decoder로 변환한 모델입니다.
기존의 transformers를 라이브러리로 불러와서 모델을 실행하는 방법은 사용할 수는 없습니다.
같이 올려놓은 load_model.py를 라이브러리화하여 모델을 로드하시면 사용 가능합니다.
 
추후 지속적인 업데이트로 별도의 불편함 없이 사용할 수 있도록 바꾸겠습니다.

<pre><code>
# Python Code
from transformers import PreTrainedTokenizerFas
from load_model import LongformerBartForConditionalGeneration

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED")
model = LongformerBartForConditionalGeneration.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED model file path")
</pre></code>
# Python Code
from transformers import PreTrainedTokenizerFas
from load_model import LongformerBartForConditionalGeneration

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED")
model = LongformerBartForConditionalGeneration.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED model file path")
</pre></code>
TAGS
#transformers #pytorch #bart #text2text-generation #summarization #longformer #ko #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Python Code
from transformers import PreTrainedTokenizerFas
from load_model import LongformerBartForConditionalGeneration

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED")
model = LongformerBartForConditionalGeneration.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED model file path")
</pre></code>
passage: TAGS
#transformers #pytorch #bart #text2text-generation #summarization #longformer #ko #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# Python Code
from transformers import PreTrainedTokenizerFas
from load_model import LongformerBartForConditionalGeneration

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED")
model = LongformerBartForConditionalGeneration.from_pretrained("hohovisual/KoBART_with_LED model file path")
</pre></code>