| ## 一、项目介绍 | |
| 此项目是参考github上优秀的机器翻译项目[mRASP2](https://github.com/PANXiao1994/mRASP2),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/mrasp2' | |
| 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=1024, 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[mRASP2](https://github.com/PANXiao1994/mRASP2)，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。请注意，这是官方的6e6d-no-mono模型，12e12d两个模型暂时无法实现，找不到原因，如果有知道的小伙伴可以分享出来。 | |
| ## 四、其他模型 | |
| [thehonestbob/mrasp](https://huggingface.co/thehonestbob/mrasp) |