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# Prediccion_titulos

Este modelo predice los encabezados de las noticias 


## Model description

Este modelo fue entrenado con un Transformador T5 y una base de datos en español

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

Los datos fueron tomado del siguiente dataset de Kaggle : https://www.kaggle.com/datasets/josemamuiz/noticias-laraznpblico, el cual es un conjunto de datos se extrajo de las webs de periódicos españoles

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32

### Training results



### Framework versions

- Transformers 4.19.2
- TensorFlow 2.8.2
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1

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transformers pytorch tf t5 text2text-generation generated_from_keras_callback autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #generated_from_keras_callback #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 




# Prediccion_titulos

Este modelo predice los encabezados de las noticias 


## Model description

Este modelo fue entrenado con un Transformador T5 y una base de datos en español

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

Los datos fueron tomado del siguiente dataset de Kaggle : URL el cual es un conjunto de datos se extrajo de las webs de periódicos españoles

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32

### Training results



### Framework versions

- Transformers 4.19.2
- TensorFlow 2.8.2
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1

# Prediccion_titulos

Este modelo predice los encabezados de las noticias ## Model description

Este modelo fue entrenado con un Transformador T5 y una base de datos en español ## Intended uses & limitations

More information needed ## Training and evaluation data

Los datos fueron tomado del siguiente dataset de Kaggle : URL el cual es un conjunto de datos se extrajo de las webs de periódicos españoles ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32 ### Training results ### Framework versions

- Transformers 4.19.2
- TensorFlow 2.8.2
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1
TAGS
#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #generated_from_keras_callback #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # Prediccion_titulos

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Los datos fueron tomado del siguiente dataset de Kaggle : URL el cual es un conjunto de datos se extrajo de las webs de periódicos españoles ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32 ### Training results ### Framework versions

- Transformers 4.19.2
- TensorFlow 2.8.2
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1
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#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #generated_from_keras_callback #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
# Prediccion_titulos

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Los datos fueron tomado del siguiente dataset de Kaggle : URL el cual es un conjunto de datos se extrajo de las webs de periódicos españoles## Training procedure### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- optimizer: None
- training_precision: float32### Training results### Framework versions

- Transformers 4.19.2
- TensorFlow 2.8.2
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1