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| ### How to use | |
| You can use this model directly with a pipeline for masked language modeling: | |
| ```python | |
| >>> 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") | |
| ``` |