---
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