---
language:
  - zh
  - vi
library_name: transformers.js
pipeline_tag: translation
tags:
  - marian
  - onnx
  - quantized
  - translation
  - chinese
  - vietnamese
  - web
base_model: DanVP/MoxhiMT-30
---

# MoxhiMT-30 zh→vi — ONNX cho trình duyệt (transformers.js)

Bản ONNX của [DanVP/MoxhiMT-30](https://huggingface.co/DanVP/MoxhiMT-30)
(MarianMT ~37M tham số, **8 encoder / 2 decoder**, dịch tiếng Trung → tiếng Việt cho truyện
mạng/tiên hiệp), đóng gói để chạy trực tiếp trong trình duyệt bằng
[🤗 Transformers.js](https://huggingface.co/docs/transformers.js).

🖥️ **Demo:** [DanVP/moxhimt](https://huggingface.co/spaces/DanVP/moxhimt) — dịch hoàn toàn trên
thiết bị, chọn model trong phần Nâng cao.

Model chị em: [DanVP/HachimiMT-30-zh-vi-onnx](https://huggingface.co/DanVP/HachimiMT-30-zh-vi-onnx)
(6 encoder, ~31M — nhẹ và nhanh hơn một chút). Hai model dùng vocab **khác nhau**, không dùng
lẫn tokenizer được.

## File

| File | Kích thước | Ghi chú |
|---|---|---|
| `onnx/encoder_model_quantized.onnx` | ~31 MB | int8 động (QUInt8, per-channel) — mặc định cho WASM |
| `onnx/decoder_model_merged_quantized.onnx` | ~29 MB | int8 động, quantize **cả subgraph** của node `If` |
| `onnx/encoder_model_fp16.onnx` / `decoder_model_merged_fp16.onnx` | ~61 / 57 MB | cho WebGPU |
| `onnx/encoder_model.onnx` / `decoder_model_merged.onnx` | ~121 / 113 MB | fp32 gốc |

## Tokenizer

`source.spm` là SentencePiece **BPE** (`byte_fallback=true`) — `tokenizer.json` được dựng bằng
`tokenizers.models.BPE` với merges trích từ spm, đã kiểm tra encode/decode khớp 100% với
`MarianTokenizer` gốc.

## Dùng với Transformers.js

```js
import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const translator = await pipeline('translation', 'DanVP/MoxhiMT-30-onnx', { dtype: 'q8' });
const out = await translator('他抬起头，看见月光下的剑冢。', { max_new_tokens: 128 });
// → "Hắn ngẩng đầu lên, nhìn thấy Kiếm Trủng dưới ánh trăng."
```

## Ghi công

- Trọng số gốc: [DanVP/MoxhiMT-30](https://huggingface.co/DanVP/MoxhiMT-30)
- Export bằng 🤗 Optimum (`text2text-generation-with-past`), quantize bằng ONNX Runtime
  (`quantize_dynamic`, `EnableSubgraph=True`).