Instructions to use MrFrijo/LiAPI with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use MrFrijo/LiAPI with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper # Warning: Pipeline type "translation" is no longer supported in transformers v5. # You must load the model directly (see below) or downgrade to v4.x with: # pip install "transformers<5.0.0" from transformers import pipeline pipe = pipeline("translation", model="MrFrijo/LiAPI")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MrFrijo/LiAPI") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("MrFrijo/LiAPI", device_map="auto") - Notebooks
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Verified signature--- language: [fr, li] tags: - translation - lingala - french - natural-language-processing - multilingual license: mit datasets: custom model_creator: Frijo model_type: MarianMTModel library_name: transformers --- # Modèle de Traduction Lingala ↔ Français Ce modèle est un modèle de traduction automatique pour la langue **Lingala** vers le **Français** et vice-versa. Il a été développé en utilisant le modèle `MarianMTModel` de la bibliothèque `transformers` par [Frijo](https://www.linkedin.com/in/frijo/). ## Description Le modèle prend en compte les deux avantages suivants par rapport aux concurrents : - **Séparation du pronom et du verbe :** Exemple : au lieu de "nalobi", le modèle produit "na lobi". - **Utilisation du Lingala moderne :** Exemple : le modèle utilise "pôna" (au lieu de "mpona") pour dire "pourquoi". ## Usage ## Exemple de Traduction Traduisez du Français vers le Lingala et vice versa en envoyant un texte via l'API. **Exemple d'Entrée :** ```json { …e4045c9 -
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