---
library_name: transformers
tags: []
---

# NanoT5 Base Malaysian Translation

Finetuned https://huggingface.co/mesolitica/nanot5-base-malaysian-cased using 2048 context length on 7B tokens of translation dataset. 

- This model able to translate from localize text into standard text.
- This model able to reverse translate from standard to localize text, suitable for text augmentation.
- This model able to translate code.
- This model natively code switching.
- This model maintain `\n`, `\t`, `\r` as it is.

**Still in training session**, Wandb at https://wandb.ai/huseinzol05/nanot5-base-malaysian-cased-translation-v4?nw=nwuserhuseinzol05

## Supported prefix

1. `'terjemah ke Mandarin: '`
3. `'terjemah ke Tamil: '`
4. `'terjemah ke Jawa: '`
5. `'terjemah ke Melayu: '`
6. `'terjemah ke Inggeris: '`
7. `'terjemah ke johor: '`
8. `'terjemah ke kedah: '`
9. `'terjemah ke kelantan: '`
10. `'terjemah ke pasar Melayu: '`
11. `'terjemah ke melaka: '`
12. `'terjemah ke negeri sembilan: '`
13. `'terjemah ke pahang: '`
14. `'terjemah ke perak: '`
15. `'terjemah ke sabah: '`
16. `'terjemah ke sarawak: '`
17. `'terjemah ke terengganu: '`
18. `'terjemah ke Jawi: '`
19. `'terjemah ke Manglish: '`
20. `'terjemah ke Banjar: '`
21. `'terjemah ke pasar Mandarin: '`

## how to

```python
from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mesolitica/nanot5-base-malaysian-translation-v2')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('mesolitica/nanot5-base-malaysian-translation-v2')

strings = [
    'ak tak paham la',
    'Hi guys! I noticed semalam & harini dah ramai yang dapat cookies ni kan. So harini i nak share some post mortem of our first batch:',
    "Memanglah. Ini tak payah expert, aku pun tau. It's a gesture, bodoh.",
    'jam 8 di pasar KK memang org ramai 😂, pandai dia pilih tmpt.',
    'Jadi haram jadah😀😃🤭',
    'nak gi mana tuu',
    'Macam nak ambil half day',
    "Bayangkan PH dan menang pru-14. Pastu macam-macam pintu belakang ada. Last-last Ismail Sabri naik. That's why I don't give a fk about politics anymore. Sumpah dah fk up dah.",
]
all_special_ids = [0, 1, 2]
prefix = 'terjemah ke Melayu: '
input_ids = [{'input_ids': tokenizer.encode(f'{prefix}{s}{tokenizer.eos_token}', return_tensors='pt')[
    0]} for s in strings]
padded = tokenizer.pad(input_ids, padding='longest')
outputs = model.generate(**padded, max_length = 100)
tokenizer.batch_decode([[i for i in o if i not in all_special_ids] for o in outputs])
```

Output,

```
[' Saya tidak faham',
 ' Hi guys! Saya perasan semalam dan hari ini ramai yang menerima cookies. Jadi hari ini saya ingin berkongsi beberapa post mortem batch pertama kami:',
 ' Memanglah. Tak perlu pakar, saya juga tahu. Ini adalah satu isyarat, bodoh.',
 ' Orang ramai di pasar KK pada jam 8 pagi, mereka sangat pandai memilih tempat.',
 ' Jadi haram jadah 😀😃🤭',
 ' Di mana kamu pergi?',
 ' Saya ingin mengambil separuh hari',
 ' Bayangkan PH dan menang PRU-14. Terdapat pelbagai pintu belakang. Akhirnya, Ismail Sabri naik. Itulah sebabnya saya tidak lagi bercakap tentang politik. Saya bersumpah sudah berputus asa.']
```

Input text can be any languages that speak in Malaysia, as long you use proper prefix, it should be able to translate to target language.