ewe-nllb 0.1.0

Traduction Francais <-> Ewe avec NLLB-200 fine-tune

ewe-nllb

Traduction Francais <-> Ewe avec NLLB-200 fine-tune.

Modele NLLB-200-distilled-600M de Meta, fine-tune avec LoRA sur ~40 000 paires de phrases paralleles francais-ewe.

Installation

pip install ewe-nllb

Pour la synthese vocale (TTS) :

pip install ewe-nllb[tts]

Utilisation

Python

from ewe_nllb import translate

# Francais -> Ewe
translate("Bonjour, comment allez-vous ?")
# => "Ŋdi, aleke wòle?"

# Ewe -> Francais
translate("Ŋdi", src="ee", tgt="fr")
# => "Bonjour"

Utilisation avancee

from ewe_nllb import EweTranslator

t = EweTranslator()

# Traduction simple
t.translate("Le Ghana est un beau pays.", src="fr", tgt="ee")

# Traduction par lot
t.translate_batch(["Bonjour", "Merci", "Au revoir"], src="fr", tgt="ee")

Synthese vocale (TTS)

from ewe_nllb import EweTTS

tts = EweTTS()
waveform = tts.synthesize("Ŋdi, aleke wòle?")
tts.save_audio(waveform, "output.wav")

Ligne de commande

# Francais -> Ewe
ewe-translate "Bonjour, comment allez-vous ?"

# Ewe -> Francais
ewe-translate "Ŋdi" --src ee --tgt fr

# Avec synthese vocale
ewe-translate "Bonjour" --tts --output audio.wav

Donnees d'entrainement

Le modele a ete fine-tune sur des donnees provenant de :

Source	Paires	Type
Masakhane MAFAND	~5 000	Corpus academique
eBible.org	~31 000	Versets bibliques
JW.org	~4 750	Bible + articles

Dataset complet : cnss-ewe-project/library

Modele

• Base : facebook/nllb-200-distilled-600M (600M parametres)
• Fine-tuning : LoRA (rank=16, alpha=32) sur les couches d'attention
• Parametres entraines : 2.4M / 1404M (0.2%)
• Eval loss : 2.02

Modele sur HuggingFace : cnss-ewe-project/nllb-ewe-finetuned

Langues supportees

Code	Langue
fr	Francais
ee	Ewe (Eʋegbe)

L'ewe est parle par environ 7 millions de personnes au Ghana et au Togo.

Licence

MIT