Instructions to use sarahai/nllb-ru-uz with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use sarahai/nllb-ru-uz with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper # Warning: Pipeline type "translation" is no longer supported in transformers v5. # You must load the model directly (see below) or downgrade to v4.x with: # 'pip install "transformers<5.0.0' from transformers import pipeline pipe = pipeline("translation", model="sarahai/nllb-ru-uz")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sarahai/nllb-ru-uz") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sarahai/nllb-ru-uz") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
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
- 20
Space using sarahai/nllb-ru-uz 1
Collection including sarahai/nllb-ru-uz
Evaluation results
- BLEU Score on Custom Dataset (10k parallel sentences)self-reportedyour_model's_bleu_score