transformers pytorch safetensors gpt2 text-generation galician portuguese gl pt license:mit autotrain_compatible text-generation-inference endpoints_compatible region:us
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- galician
- portuguese
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- MIT
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    top_k: 10
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- text: 'Traduce ao galego esta frase en inglés:

    Inglés: "my sister is studying Biology at the university."

    Galego: "a miña irmá está a estudar bioloxía na universidade."

    ----

    Traduce ao galego esta frase en inglés:

    Inglés: "You are working with my mother on a very interesting project."

    Galego: "Estás a traballar coa miña nai nun proxecto moi interesante"

    ----

    Traduce ao galego esta frase en inglés:

    Inglés: "You have to fix the computer now"

    Galego:'
  example_title: Translation-gl
- text: 'Traduz para o português esta frase en inglês:

    Inglês: "my sister is studying Biology at the university."

    Português: "a minha irmã está a estudar biologia na universidade."

    ----

    Traduz para o português esta frase en inglês:

    Inglês: "You are working with my mother on a very interesting project."

    Português: "Estás a trabalhar com a minha mãe em um projeto muito interessante"

    ----

    Traduz para o português esta frase en inglês:

    Inglês: "You have to fix the computer now"

    Português:'
  example_title: Translation-pt
- text: 'Responde á seguinte pregunta.

    Pregunta: "Cal é a capital de Noruega?"

    Resposta: "A capital de Noruega é Oslo."

    ----

    Responde á seguinte pregunta.

    Pregunta: "Cal é a moeda de Portugal"

    Resposta: "A moeda de Portugal é o euro."

    ----

    Responde á seguinte pregunta.

    Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?"

    Resposta:'
  example_title: QA-GL
- text: 'Responda a seguinte questão.

    Pergunta: "Qual é a capital da Noruega?"

    Resposta: "A capital da Noruega é Oslo."

    ----

    Responda a seguinte questão.

    Pergunta: "Qual é a moeda de Portugal"

    Resposta: “A moeda de Portugal é o euro”.

    ----

    Responda a seguinte questão.

    Pergunta: "Qual é a capital da Suécia?"

    Responder:'
  example_title: QA-PT
- text: 'Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Estou moi feliz"

    Polaridade: Positivo

    ----

    Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Non me gusta beber cervexa"

    Polaridade: Negativo

    ----

    Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "O meu pai detesta o seu traballo"

    Polaridade: Negativo

    ----

    Cualifica como Positivo ou Negativo  o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Uxía desfruta xogando ao fútbol"

    Polaridade: Positivo

    ----

    Cualifica como Positivo ou Negativo  o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "O neno non está contento coas notas"

    Polaridade:'
  example_title: Sentiment-GL
- text: 'Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Estou muito feliz"

    Polaridade: Positiva

    ----

    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Não gosto de beber cerveja"

    Polaridade: Negativa

    ----

    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Meu pai odeia seu trabalho"

    Polaridade: Negativa

    ----

    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: "Uxía gosta de jogar futebol"

    Polaridade: Positiva

    ----

    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:

    Texto: “O menino não está feliz com as notas”

    Polaridade:'
  example_title: Sentiment-PT
- text: 'Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin"

    Entidades: Wolfgang:PER, Berlin:LOC

    ----

    Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "María e Miguel non teñen ningún problema"

    Entidades: María:PER, Miguel:PER

    ----

    Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "O mellor de Barcelona é o bar do meu amigo Pablo"

    Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC

    ----

    Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "María axudou a Carlos na empresa"

    Entidades:'
  example_title: NER-GL
- text: 'Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "Meu nome é Wolfgang e moro em Berlim"

    Entidades: Wolfgang:PER, Berlim:LOC

    ----

    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "Maria e Miguel não têm problemas"

    Entidades: Maria:PER, Miguel:PER

    ----

    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "A melhor coisa de Barcelona é o bar do meu amigo Pablo"

    Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC

    ----

    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:

    Texto: "Maria ajudou Carlos na empresa"

    Entidades:'
  example_title: NER-PT
- text: A receita tradicional das filloas é
  example_title: Receita-GL
- text: A receita tradicional de panquecas é
  example_title: Receita-PT
- text: O neno vivía preto
  example_title: O neno-GL
- text: O menino morava perto
  example_title: O menino-PT
---

# Carvalho_pt-gl-1.3B


## How to use
```python
import torch
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

token_HF=""#Obter na páxina de HuggingFace
input_text = "Hoxe fai un bo día. O sol  "

model_id  = "Nos-PT/Carvalho_pt-gl-1.3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_auth_token=token_HF)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, use_auth_token=token_HF)
generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
)
generation = generator(
    input_text,
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    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

print(f"Result: {generation[0]['generated_text']}")
```
