| ## 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 = 'thehonestbob/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。 |