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") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- 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
📝 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
✅ 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:
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
📚 Датасеты
RuAdapt
RuSimpleSentEval
🎨 Области применения
Упрощение текстов для изучающих русский язык
Автоматическая адаптация текстов под CEFR
Образовательные и академические задачи
- Downloads last month
- 4
Model tree for dwaru/RuAdaptGPT2Large
Base model
ai-forever/rugpt3large_based_on_gpt2
docker model run hf.co/dwaru/RuAdaptGPT2Large