Downloads · 30 days
32.1K
1% of all-time downloads
persiannlp/mt5-small-parsinlu-opus-translation_fa_en
mt5-small-parsinlu-opus-translation_fa_en is a machine learning model from persiannlp. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for transformers. The card lists the license as cc-by-nc-sa-4.0.
This is an mT5-based model for machine translation (Persian - English). Here is an example of how you can run this model:
Downloads · 30 days
32.1K
1% of all-time downloads
All-time downloads
2.4M
Public
Repo size
3.6 GB
Likes
5
Public
Click a slice to open those files.
.bin1.2 GB · 100%
From the Hugging Face model README
This is an mT5-based model for machine translation (Persian -> English). Here is an example of how you can run this model:
from transformers import MT5ForConditionalGeneration, MT5Tokenizer
model_size = "small"
model_name = f"persiannlp/mt5-{model_size}-parsinlu-opus-translation_fa_en"
tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
def run_model(input_string, **generator_args):
input_ids = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
res = model.generate(input_ids, **generator_args)
output = tokenizer.batch_decode(res, skip_special_tokens=True)
print(output)
return output
run_model("ستایش خدای را که پروردگار جهانیان است.")
run_model("در هاید پارک کرنر بر گلدانی ایستاده موعظه میکند؛")
run_model("وی از تمامی بلاگرها، سازمانها و افرادی که از وی پشتیبانی کردهاند، تشکر کرد.")
run_model("مشابه سال ۲۰۰۱، تولید آمونیاک بی آب در ایالات متحده در سال ۲۰۰۰ تقریباً ۱۷،۴۰۰،۰۰۰ تن (معادل بدون آب) با مصرف ظاهری ۲۲،۰۰۰،۰۰۰ تن و حدود ۴۶۰۰۰۰۰ با واردات خالص مواجه شد. ")
run_model("می خواهم دکترای علوم کامپیوتر راجع به شبکه های اجتماعی را دنبال کنم، چالش حل نشده در شبکه های اجتماعی چیست؟")
For more details, visit this page: https://github.com/persiannlp/parsinlu/