语言:

• 越南语

标签:

• t5
• 序列到序列模型

越南语机器翻译模型

模型简介

T5-vi-en-base是基于T5架构设计的越南语机器翻译Transformer模型。

训练数据

该模型在400万句越南语-英语平行语料上进行训练

使用方法

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
import torch
if torch.cuda.is_available():       
    device = torch.device("cuda")

    print('检测到%d块可用GPU.' % torch.cuda.device_count())

    print('将使用GPU设备:', torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    print('未检测到GPU，将使用CPU运行。')
    device = torch.device("cpu")

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("NlpHUST/t5-vi-en-base")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("NlpHUST/t5-vi-en-base")
model.to(device)

src = "Theo lãnh đạo Sở Y tế, 3 người này không có triệu chứng sốt, ho, khó thở, đã được lấy mẫu xét nghiệm và cách ly tập trung."
tokenized_text = tokenizer.encode(src, return_tensors="pt").to(device)
model.eval()
summary_ids = model.generate(
                    tokenized_text,
                    max_length=256, 
                    num_beams=5,
                    repetition_penalty=2.5, 
                    length_penalty=1.0, 
                    early_stopping=True
                )
output = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output)

根据卫生部门负责人表示，这三人没有发热、咳嗽、呼吸困难症状，已采样检测并进行集中隔离。