es_otomi_model

🧠 es_otomi_model

Este modelo es una versión ajustada de facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt, entrenada para la traducción automática entre español y otomí (Hñähñu).

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📝 Descripción del modelo

El modelo está basado en mBART50, un modelo multilingüe de traducción.
Fue ajustado (fine-tuned) para mejorar la traducción de textos entre español y otomí usando un corpus paralelo creado específicamente para esta tarea.

Tarea: text2text-generation
Librería: 🤗 transformers
Framework: PyTorch
Idiomas: Español (es) y Otomí (oto)

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⚙ Parámetros de entrenamiento

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: AdamW
• scheduler: linear
• num_epochs: 5

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🚀 Cómo usarlo

🔹 En Python

from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast

model_name = "imshelala/es_otomi_model"
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained(model_name)
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

text = "Traduce al otomí: Hola, ¿cómo estás?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))