---
language:
- ru
- uz
license: apache-2.0
library_name: transformers
tags:
- translation
- nllb
- russian
- uzbek
datasets:
- custom_dataset
widget:
- text: >-
    src_lang="rus_Cyrl", tgt_lang="uzn_Latn"
    Не задавай глупых вопросов
metrics:
- bleu
model-index:
- name: NLLB-200-Distilled-600M Russian to Uzbek Translation
  results:
    - task:
        name: Text Translation
        type: text2text-generation
      dataset:
        name: "Custom Dataset (10k parallel sentences)"
        type: custom_dataset
      metrics:
         - name: BLEU Score
           type: bleu
           value: your_model's_bleu_score
---

# Description in English

# NLLB-200-Distilled-600M Russian to Uzbek Translation

## Model Description

This model is a fine-tuned version of Meta's NLLB-200-Distilled-600M, tailored specifically for translating text from Russian to Uzbek. It leverages the powerful base of the NLLB framework, designed to provide high-quality translations across numerous languages, now with enhanced proficiency in the Russian to Uzbek language pair thanks to targeted fine-tuning.


### Python Code Example

```python
from transformers import pipeline

# Initialize the translation pipeline
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")

# Translate text from Russian to Uzbek
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)

print("Translation:", translation[0]['translation_text'])

```
# Description in Russian 


# NLLB-200-Distilled-600M Перевод с русского на узбекский

## Описание Модели

Эта модель является доработанной версией модели Meta NLLB-200-Distilled-600M, предназначенной специально для перевода текстов с русского на узбекский язык. Она использует мощную основу фреймворка NLLB, созданного для обеспечения качественного перевода между многими языками, теперь с улучшенной способностью в паре русский-узбекский благодаря целевой доработке.


### Пример кода на Python

```python
from transformers import pipeline

# Инициализация пайплайна перевода
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")

# Перевод текста с русского на узбекский
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)

print("Перевод:", translation[0]['translation_text'])

```

# Планируется улучшение модели и совершенствование переводов путем тренировки на более объемном датасете.