DeutscheJuraKI

Dieses Modell wurde entwickelt, um juristische Texte in deutscher Sprache zu analysieren und zu verarbeiten.

Verwendung

Dieses Modell kann genutzt werden, um juristische Dokumente zu klassifizieren und relevante Textstellen zu analysieren. Hier ist ein Beispiel, wie das Modell in Python verwendet werden kann:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")

inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'])
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

## Verwendung
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")

inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'])
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))