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t5-small 导出为ONNX格式的模型

模型描述

T5 是一种编码器-解码器模型，通过多任务混合的无监督和有监督任务进行预训练，每个任务都被转换为文本到文本的格式。

更多信息，请参阅原始论文。

论文: 探索迁移学习的极限：统一的文本到文本转换器

作者: Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu

使用示例

您可以使用Transformers的pipeline来使用此模型。

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from optimum.onnxruntime import ORTModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("echarlaix/t5-small-onnx")
model = ORTModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("echarlaix/t5-small-onnx")
translator = pipeline("translation_en_to_fr", model=model, tokenizer=tokenizer)
results = translator("My name is Eustache and I have a pet raccoon")
print(results)