Instructions to use pere/roberta-debug-8 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use pere/roberta-debug-8 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("fill-mask", model="pere/roberta-debug-8")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pere/roberta-debug-8") model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("pere/roberta-debug-8", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
language:
- multilingual
- en
- fo
- is
- nn
- nb
- 'no'
- da
- sv
license: cc-by-4.0
tags:
- norwegian
- bert
pipeline_tag: fill-mask
widget:
- text: På biblioteket kan du <mask> en bok.
- text: Dette er et <mask> eksempel.
- text: Av og til kan en språkmodell gi et <mask> resultat.
- text: >-
Som ansat får du <mask> for at bidrage til borgernes adgang til dansk
kulturarv, til forskning og til samfundets demokratiske udvikling.
Scandinavian XLM-RoBERTa (base-sized model)
This model is currently being created. Do not use yet.