Description in English
NLLB-200-Distilled-600M Russian to Uzbek Translation
Model Description
This model is a fine-tuned version of Meta's NLLB-200-Distilled-600M, tailored specifically for translating text from Russian to Uzbek. It leverages the powerful base of the NLLB framework, designed to provide high-quality translations across numerous languages, now with enhanced proficiency in the Russian to Uzbek language pair thanks to targeted fine-tuning.
Python Code Example
from transformers import pipeline
# Initialize the translation pipeline
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")
# Translate text from Russian to Uzbek
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)
print("Translation:", translation[0]['translation_text'])
Description in Russian
NLLB-200-Distilled-600M Перевод с русского на узбекский
Описание Модели
Эта модель является доработанной версией модели Meta NLLB-200-Distilled-600M, предназначенной специально для перевода текстов с русского на узбекский язык. Она использует мощную основу фреймворка NLLB, созданного для обеспечения качественного перевода между многими языками, теперь с улучшенной способностью в паре русский-узбекский благодаря целевой доработке.
Пример кода на Python
from transformers import pipeline
# Инициализация пайплайна перевода
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")
# Перевод текста с русского на узбекский
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)
print("Перевод:", translation[0]['translation_text'])
Планируется улучшение модели и совершенствование переводов путем тренировки на более объемном датасете.
- Downloads last month
- 150
Inference Providers
NEW
This model is not currently available via any of the supported third-party Inference Providers, and
the model is not deployed on the HF Inference API.
Space using sarahai/nllb-ru-uz 1
Evaluation results
- BLEU Score on Custom Dataset (10k parallel sentences)self-reportedyour_model's_bleu_score