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license: apache-2.0 |
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language: |
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- de |
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metrics: |
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- accuracy |
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base_model: |
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- openai-community/gpt2-xl |
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pipeline_tag: text-classification |
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library_name: adapter-transformers |
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tags: |
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- legal |
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# DeutscheJuraKI |
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Dieses Modell wurde entwickelt, um juristische Texte in deutscher Sprache zu analysieren und zu verarbeiten. |
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## Verwendung |
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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: |
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```python |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi") |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi") |
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inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt") |
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outputs = model.generate(inputs['input_ids']) |
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print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) |
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## Verwendung |
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```python |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi") |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi") |
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inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt") |
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outputs = model.generate(inputs['input_ids']) |
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print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) |
