Ce modèle est une version fine-tunée de facebook/nllb-200-distilled-600M, spécialisée pour la traduction automatique du Wolof vers le Français.

Il a été entraîné sur un corpus personnalisé de paires de phrases Wolof–Français, afin d’améliorer la qualité de traduction pour des contextes linguistiques sénégalais et africains, souvent mal couverts par les modèles multilingues génériques.

⚙️ Détails techniques

Paramètre	Valeur
Base model	`facebook/nllb-200-distilled-600M`
Direction	Wolof → Français
Taille max. des séquences	128 tokens
Batch size effectif	20 × accumulation 20
Optimiseur / LR	AdamW / 2e-5
Nombre d’époques	8
FP16 (GPU)	Activé
Meilleur checkpoint	Sélection automatique via BLEU score

📦 Données d'entraînement

Les données proviennent d’un dataset local train.csv, structuré comme suit :

inputt (wolof)	target (français)
"Naka nga def ?"	"Comment vas-tu ?"
"Jërëjëf."	"Merci."

Un nettoyage automatique a été appliqué pour :

Supprimer les lignes vides ou invalides.
Normaliser les colonnes de texte.
Détecter automatiquement la langue de chaque colonne (Heuristique Wolof/French).

🚀 Utilisation

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "MaroneAI/nllb-Wolof-to-Frensh-615M"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

text = "Naka nga def?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=128)
print("🗣️ Traduction:", tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

MaroneAI/nllb-Wolof-to-French-615M

🪶 Wolof → Français — NLLB Fine-Tuned Model

🧠 Présentation du projet

⚙️ Détails techniques

📦 Données d'entraînement

🚀 Utilisation

MaroneAI/
nllb-Wolof-to-French-615M