---
language:
  - es
  - en
license: cc-by-4.0
base_model: Helsinki-NLP/opus-mt-es-en
pipeline_tag: translation
tags:
  - translation
  - marian
  - offline
  - lightweight
---

# Traductor Español → Inglés (ligero y offline)

Modelo de traducción español → inglés listo para usar **sin conexión a internet** 
y en hardware modesto: corre fluido en equipos con **8 GB de RAM y procesador 
Core i5 (o equivalente), sin necesidad de GPU**. Con solo 77.5M de parámetros 
(310 MB), es ideal para aplicaciones de escritorio, entornos corporativos con 
restricciones de red, o proyectos donde la privacidad importa: el texto nunca 
sale de tu máquina.

Basado en [Helsinki-NLP/opus-mt-es-en](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-es-en) 
(arquitectura MarianMT).

## Casos de uso
- Traducción local en apps de escritorio sin depender de APIs de pago
- Procesamiento de documentos sensibles que no pueden salir de la organización
- Pipelines de datos que requieren traducir texto masivo sin costos por token

## Uso

​```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mateo-Rua/traductor-es-en-ligero")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mateo-Rua/traductor-es-en-ligero")

texto = "El aprendizaje automático está transformando la industria"
inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# → "Machine learning is transforming the industry"
​```

## Requisitos mínimos
| Recurso | Mínimo |
|---|---|
| RAM | 8 GB |
| CPU | Intel Core i5 o equivalente (no requiere GPU) |
| Disco | ~350 MB |
| Dependencias | `transformers`, `torch`, `sentencepiece` |

## Detalles técnicos
- **Arquitectura:** MarianMT (encoder-decoder, 77.5M parámetros)
- **Dirección:** español → inglés
- **Modelo original:** [Helsinki-NLP/opus-mt-es-en](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-es-en)
- **Licencia:** CC-BY-4.0 (heredada del modelo original)

## Autor
Mateo Rúa — [GitHub](https://github.com/Mateo-Rua) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/mateo-londono-rua117)

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🔧 Scripts del flujo de descarga, prueba y publicación: [ver en GitHub](https://github.com/Mateo-Rua)
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