File size: 1,468 Bytes
bb5dd96 398d5fe a3ca56f 005bc1e bb5dd96 07dabd6 bb5dd96 07dabd6 4a9e88f 07dabd6 9fb20c7 ac2cc59 bb5dd96 005bc1e bb5dd96 ac2cc59 bb5dd96 ac2cc59 3bda501 ac2cc59 bb5dd96 ac2cc59 bb5dd96 398d5fe |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 |
---
license: apache-2.0
base_model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
tags:
- translation
- generated_from_trainer
metrics:
- bleu
model-index:
- name: ml_translation_model1
results: []
language:
- en
- ru
datasets:
- glazzova/tico19_en_ru
pipeline_tag: translation
---
# translation_en_ru
Эта модель дообучена на [Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru) с помощью
датасета tico19, который содержит терминологию связанную с COVID-19. Модель может использоваться для перевода медицинских
текстов
## Результаты на тестовых данных:
- Loss: 1.1217
- Bleu: 30.84
### Запуск модели
```python
from transformers import pipeline
model_checkpoint = "glazzova/ml_translation_model1"
translator = pipeline("translation", model=model_checkpoint)
translator("i have a little cold and a cough")
# у меня есть простуда и кашель
```
### Гиперпараметры
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 32
- eval_batch_size: 64
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3
- mixed_precision_training: Native AMP
### Framework versions
- Transformers 4.40.0
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.19.0
- Tokenizers 0.19.1 |