Instructions to use melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Pondok Melawati Tashkeel Utama
Model ini ialah sebahagian daripada keluarga Pondok Melawati untuk pemprosesan bahasa Arab dan pembelajaran bahasa. Kad model ini dijana secara automatik oleh Model Melawati 2026 supaya metadata, widget inferens, keselamatan, dan penerangan repo sentiasa kemas.
Ringkasan
- Nama repo:
melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama - Bidang: Tashkeel Arab utama
- Tujuan: Model utama untuk tugasan tashkeel atau pelabelan token Arab yang lebih menyeluruh.
- Pipeline:
token-classification
Kegunaan
- Tugasan utama:
token-classification - Bahasa sasaran: Arab, dengan dokumentasi sokongan Bahasa Melayu
- Format disyorkan:
safetensors - Status metrik: TBD selepas penilaian rasmi dijalankan
- Widget inferens: disediakan dalam metadata model card
Contoh Inferens
from transformers import pipeline
paip = pipeline("token-classification", model="melawati/pondok-melawati-tashkeel-utama")
print(paip("ذهب الولد إلى المدرسة"))
Data dan Latihan
Sila dokumentasikan sumber data, lesen, langkah pembersihan, pembahagian train/validation/test, serta sebarang penapisan PII. Untuk data Arab, normalisasi huruf, pengendalian tashkeel, dan semakan kebocoran data sangat disarankan.
Isu Yang Dikesan dan Tindakan
README nampak ringkas, kosong, atau kandungan sementara
README dikemas dengan nama repo yang tepat.
Metadata
pipeline_tagdanwidgetditetapkan mengikut tugasan model.Jika
config.jsontiadatorch_dtype, semak dtype sebenar weights sebelum mengubah konfigurasi Hub.
Had Model
Ayat samar tanpa konteks boleh menghasilkan baris yang berbeza tetapi masih munasabah.
Keselamatan
Gunakan safetensors apabila memuat atau menyimpan berat model. Jangan muat naik token, data peribadi, atau data berlesen tanpa kebenaran.
Penyelenggaraan
Kad ini boleh dikemas kini melalui model_melawati.py dengan fungsi baik pulih, penilaian, dashboard, dan deployment Spaces.
- Downloads last month
- 7