Mateo-Rua/traductor-es-en-ligero

Traductor Español → Inglés (ligero y offline)

Modelo de traducción español → inglés listo para usar sin conexión a internet y en hardware modesto: corre fluido en equipos con 8 GB de RAM y procesador Core i5 (o equivalente), sin necesidad de GPU. Con solo 77.5M de parámetros (310 MB), es ideal para aplicaciones de escritorio, entornos corporativos con restricciones de red, o proyectos donde la privacidad importa: el texto nunca sale de tu máquina.

Basado en Helsinki-NLP/opus-mt-es-en (arquitectura MarianMT).

Casos de uso

• Traducción local en apps de escritorio sin depender de APIs de pago
• Procesamiento de documentos sensibles que no pueden salir de la organización
• Pipelines de datos que requieren traducir texto masivo sin costos por token

Uso

​```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mateo-Rua/traductor-es-en-ligero") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mateo-Rua/traductor-es-en-ligero")

texto = "El aprendizaje automático está transformando la industria" inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

→ "Machine learning is transforming the industry"

​```

Requisitos mínimos

Recurso	Mínimo
RAM	8 GB
CPU	Intel Core i5 o equivalente (no requiere GPU)
Disco	~350 MB
Dependencias	transformers, torch, sentencepiece

Detalles técnicos

• Arquitectura: MarianMT (encoder-decoder, 77.5M parámetros)
• Dirección: español → inglés
• Modelo original: Helsinki-NLP/opus-mt-es-en
• Licencia: CC-BY-4.0 (heredada del modelo original)

Autor

Mateo Rúa — GitHub | LinkedIn

🔧 Scripts del flujo de descarga, prueba y publicación: [ver en GitHub](https://github.com/Mateo-Rua)