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
| 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. |