mrm8488/RuPERTa-base-finetuned-squadv1

Para usar este modelo, puedes hacer uso de la biblioteca transformers de Hugging Face. Aquí tienes un ejemplo de cómo usar el modelo para la tarea de respuesta a preguntas:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# Cargar tokenizer y modelo
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mrm8488/RuPERTa-base-finetuned-squadv1')
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('mrm8488/RuPERTa-base-finetuned-squadv1')

# Definir contexto y pregunta
contexto = 'Isaac Peral fue un murciano que inventó el submarino'
pregunta = '¿Quién inventó el submarino?'

# Tokenizar entrada
inputs = tokenizer(pregunta, contexto, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

# Realizar inferencia
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Obtener respuesta
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'].numpy()[0])
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores) : torch.argmax(end_scores)+1])
print(f'Respuesta: {answer}')