from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast
article_en = "When you have a medical appointment, your health provider writes notes on the visit that are available to you"
article_fr = "Les infirmières praticiennes et infirmiers praticiens sont des membres du personnel infirmier autorisé qui possèdent une formation et une expérience plus poussées et qui peuvent poser un diagnostic"
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt")
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained(
    "facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt")
# using generate
tokenizer.src_lang = "en_XX"
encoded_ar = tokenizer(article_en, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(
    **encoded_ar,
    forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["fr_XX"],
    max_length=512
)
pred = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)

print(pred, "n", "-"*30) # this works fine -->   # ['Lorsque vous avez un rendez-vous médical, votre professionnel de la santé vous envoie des notes sur la visite qui vous sont disponibles.']
 

transl = pipeline(task="translation_en_to_fr",
                  model=model, tokenizer=tokenizer, device=0, src_lang="en_XX", tgt_lang="fr_XX",
                  generation_kwargs={"skip_special_tokens": True,
                                     "forced_bos_token_id": tokenizer.lang_code_to_id["fr_XX"]})

pred = transl(article_en)

print(pred) # This outputs random tokens [{'translation_text': 'fr http http http http http'}]