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- ## 📝 `README.md` pour le Processor
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- ```markdown
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- # Wolof GIT Processor (Image + Text)
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  Ce processor combine :
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- - Le tokenizer entraîné en wolof (`ZigZeug/wolof-tokenizer-v1`)
12
- - Le processor image du modèle `microsoft/git-base`
13
 
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- Il permet de préparer directement des entrées image + texte en wolof, prêtes à être utilisées pour du **captioning dimage**, du **fine-tuning multimodal**, ou des tâches de génération vision-texte.
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- ## 💡 Utilisation recommandée
 
 
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18
  ```python
19
  from transformers import AutoProcessor
 
20
 
21
  processor = AutoProcessor.from_pretrained("ZigZeug/wolof-git-processor")
22
 
 
 
 
23
  inputs = processor(
24
- images=Image.open("chemin/vers/image.jpg"),
25
- text="Jàngalekat bi dafay def ay jagleel ci klas bi.",
26
  return_tensors="pt"
27
  )
 
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+ # 🤖 Wolof GIT Processor (Image + Text)
 
 
 
 
 
 
2
 
3
  Ce processor combine :
4
 
5
+ - Le tokenizer spécialisé en wolof [`ZigZeug/wolof-tokenizer-v1`](https://huggingface.co/ZigZeug/wolof-tokenizer-v1)
6
+ - Le processor image du modèle [`microsoft/git-base`](https://huggingface.co/microsoft/git-base)
7
 
8
+ Il est conçu pour être utilisé dans des tâches de **vision-to-text**, comme le **captioning d'image en wolof**, le **fine-tuning multimodal**, ou des applications éducatives et culturelles dans les langues africaines.
9
 
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+ ---
11
+
12
+ ## 💡 Exemple d'utilisation
13
 
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  ```python
15
  from transformers import AutoProcessor
16
+ from PIL import Image
17
 
18
  processor = AutoProcessor.from_pretrained("ZigZeug/wolof-git-processor")
19
 
20
+ image = Image.open("chemin/vers/image.jpg")
21
+ text = "Jàngalekat bi dafay def ay jagleel ci klas bi."
22
+
23
  inputs = processor(
24
+ images=image,
25
+ text=text,
26
  return_tensors="pt"
27
  )