
在1epoch的结果



## 结果

在评估集上得到如下结果:
- Loss: 1.3042
- Bleu: 55.834
- Gen Len: 17.2465



## 使用DEMO

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_path = "neverLife/nllb-200-distilled-600M-ja-zh"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path)
ja = "ぜんぜん田舎に来た気がしないんだが……。"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, src_lang="jpn_Jpan", tgt_lang="zho_Hans")

input_ids = tokenizer.encode(ja, max_length=128, padding=True, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(input_ids, num_beams=4, max_new_tokens=128)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

```





## 框架版本

- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu117
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3
{"language": ["ja", "zh"], "metrics": ["bleu"], "pipeline_tag": "translation"}
transformers pytorch m2m_100 text2text-generation translation ja zh autotrain_compatible endpoints_compatible has_space region:us
TAGS
#transformers #pytorch #m2m_100 #text2text-generation #translation #ja #zh #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 


在1epoch的结果



## 结果

在评估集上得到如下结果:
- Loss: 1.3042
- Bleu: 55.834
- Gen Len: 17.2465



## 使用DEMO







## 框架版本

- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu117
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3
## 结果

在评估集上得到如下结果:
- Loss: 1.3042
- Bleu: 55.834
- Gen Len: 17.2465 ## 使用DEMO ## 框架版本

- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu117
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #m2m_100 #text2text-generation #translation #ja #zh #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
 ## 结果

在评估集上得到如下结果:
- Loss: 1.3042
- Bleu: 55.834
- Gen Len: 17.2465 ## 使用DEMO ## 框架版本

- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu117
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3