/ Модель

Характеристики

Размер весов
156 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
19 мая 2023

ct2fast-opus-mt-en-es

ПереводТекст → текст5 профессий

Версия OPUS-MT с ускоренным инференсом через CTranslate2 для перевода текстов с английского на испанский.

989скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 мая 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

michaelfeil/ct2fast-opus-mt-en-es — это версия модели машинного перевода OPUS-MT для перевода с английского на испанский, преобразованная для ускоренного инференса с CTranslate2. Модель использует архитектуру Transformer; исходная модель относится к проекту Tatoeba-Challenge. Для предобработки применяются нормализация текста и SentencePiece с моделями токенизации spm32k для обоих языков.

Модель предназначена для перевода английских текстов на испанский в приложениях и пакетной обработке. В README заявлено ускорение инференса в 2–8 раз при использовании INT8 в C++, а также приведены результаты на тестовых наборах новостных переводов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные не сообщают размер модели или длину контекста.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на испанский
  • пакетный перевод новостных материалов
  • интеграция английско-испанского перевода в приложение на CTranslate2

Ограничения

Модель предназначена для направления перевода с английского на испанский и не заявлена как многоязычная. Заявленное ускорение зависит от использования INT8 и CTranslate2.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

# Fast-Inference with Ctranslate2

Speedup inference by 2x-8x using int8 inference in C++

quantized version of Helsinki-NLP/opus-mt-en-es

pip install hf-hub-ctranslate2>=1.0.0 ctranslate2>=3.13.0

Converted using

ct2-transformers-converter --model Helsinki-NLP/opus-mt-en-es --output_dir /home/michael/tmp-ct2fast-opus-mt-en-es --force --copy_files README.md generation_config.json tokenizer_config.json vocab.json source.spm .gitattributes target.spm --quantization float16

Checkpoint compatible to ctranslate2 and hf-hub-ctranslate2

  • compute_type=int8_float16 for device="cuda"
  • compute_type=int8 for device="cpu"
from hf_hub_ctranslate2 import TranslatorCT2fromHfHub, GeneratorCT2fromHfHub
from transformers import AutoTokenizer

model_name = "michaelfeil/ct2fast-opus-mt-en-es"
# use either TranslatorCT2fromHfHub or GeneratorCT2fromHfHub here, depending on model.
model = TranslatorCT2fromHfHub(
        # load in int8 on CUDA
        model_name_or_path=model_name, 
        device="cuda",
        compute_type="int8_float16",
        tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
)
outputs = model.generate(
    text=["How do you call a fast Flan-ingo?", "User: How are you doing?"],
)
print(outputs)

Licence and other remarks:

This is just a quantized version. Licence conditions are intended to be idential to original huggingface repo.

Original description

eng-spa

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
newssyscomb2009-engspa.eng.spa31.00.583
news-test2008-engspa.eng.spa29.70.564
newstest2009-engspa.eng.spa30.20.578
newstest2010-engspa.eng.spa36.90.620
newstest2011-engspa.eng.spa38.20.619
newstest2012-engspa.eng.spa39.00.625
newstest2013-engspa.eng.spa35.00.598
Tatoeba-test.eng.spa54.90.721

System Info:

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
76ec296

0 моделей