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How to use

You can use this model directly with a pipeline for masked language modeling:

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='flax-community/roberta-hindi')
>>> unmasker("हम आपके सुखद <mask> की कामना करते हैं")
[{'score': 0.3310680091381073,
  'sequence': 'हम आपके सुखद सफर की कामना करते हैं',
  'token': 1349,
  'token_str': ' सफर'},
 {'score': 0.15317578613758087,
  'sequence': 'हम आपके सुखद पल की कामना करते हैं',
  'token': 848,
  'token_str': ' पल'},
 {'score': 0.07826550304889679,
  'sequence': 'हम आपके सुखद समय की कामना करते हैं',
  'token': 453,
  'token_str': ' समय'},
 {'score': 0.06304813921451569,
  'sequence': 'हम आपके सुखद पहल की कामना करते हैं',
  'token': 404,
  'token_str': ' पहल'},
 {'score': 0.058322224766016006,
  'sequence': 'हम आपके सुखद अवसर की कामना करते हैं',
  'token': 857,
  'token_str': ' अवसर'}]

Alternatively, the model could be loaded with AutoModels (& could then be fine-tuned on downstream tasks):

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("flax-community/roberta-hindi")

model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("flax-community/roberta-hindi")