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+## 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。