transformers pytorch bart feature-extraction translation custom_code license:apache-2.0 endpoints_compatible region:us
---
license: apache-2.0
metrics:
- bleu
- sacrebleu
tags:
- translation
---
## 一、项目介绍
此项目是参考github上优秀的机器翻译项目[mRASP](https://github.com/linzehui/mRASP),将官方开源的fairseq预训练权重改写为transformers架构，使其能够更加方便使用。
## 二、使用方法
```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
model_path = 'ENLP/mrasp'
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, cache_dir=model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, cache_dir=model_path)
input_text = ["Welcome to download and use!"]
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, max_length=300, truncation=True)
result = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.batch_decode(result, skip_special_tokens=True)
result = [pre.strip() for pre in result]
# ['欢迎下载和使用!']
```
## 三、使用说明
该模型支持32种语言，更多详细参考[mRASP](https://github.com/linzehui/mRASP)，此模型库的tokenizer仅针对中英双语进行优化，如果需要使用其他语言请
自行参考tokenization_bat.py进行修改。
## 四、其他模型
[ENLP/mrasp2](https://huggingface.co/ENLP/mrasp2)