开源免费多语言翻译模型

 

今天给大家介绍赫尔辛基大学开源免费的多语言翻译模型，赫尔辛基大学开发了1400多个多语种翻译模型，我们可以在Hugging Face网站上免费下载免费使用这些模型,今天我来介绍其中的中译英和英译中两个模型。

我机器的环境是win11,adaconda，python10,最好在adaconda的环境里创建一个专用的虚拟环境,这样不好导致依赖冲突，我们可以在虚拟环境中需要安装以下包：

• pip install transformers[sentencepiece]
• pip install torch
• pip install sacremoses(可选)

1.模型下载

我们需要去Hugging Face的网站下载语言模型和所需文件，下面是中译英和英译中的两个模型所需的文件，并将它们分别存放在两个指定的本地文件夹中：

 我们只需下载两个模型的这7个文件即可。

 

 

1.中译英

下面我们通过加载本地模型来实现中译英翻译功能：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from transformers import pipeline
 
model_path = './zh-en/'  
#创建tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) 
#创建模型 
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) 
#创建pipeline
pipeline = pipeline("translation", model=model, tokenizer=tokenizer)

 下面我们来实现翻译功能：

chinese = """
六岁时，我家在荷兰的莱斯韦克，房子的前面有一片荒地，
我称其为“那地方”，一个神秘的所在，那里深深的草木如今只到我的腰际，
当年却像是一片丛林，即便现在我还记得：“那地方”危机四伏，
洒满了我的恐惧和幻想。
"""
result = pipeline(chinese)
print(result[0]['translation_text'])

 

chinese="""
谷歌于2019年推出了 53 量子位的 Sycamore 处理器，
而本次实验进一步升级了 Sycamore 处理器，已提升达到 70 个量子位。
谷歌表示升级 Sycamore 处理器之后，虽然受到相干时间等其它因素的影响，
其性能是此前版本的 2.41 亿倍。
在实验中，科学家们执行了随机电路采样任务。在量子计算中，
这涉及通过运行随机电路和分析结果输出来测试量子计算机的性能，
以评估其在解决复杂问题方面的能力和效率。
"""
 
result = pipeline(chinese)
print(result[0]['translation_text'])

 

 2.英译中

接下来我们来实现英译中的功能：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from transformers import pipeline
 
model_path = './en-zh/' 
english="""
China has expanded its share of global commercial services exports from 3 percent \
in 2005 to 5.4 percent in 2022, according to a report jointly released by \
the World Bank Group and World Trade Organization earlier this week.
"""
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) 
pipeline= pipeline("translation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
finaltext = pipeline(english)
print(finaltext[0]['translation_text'])

 

%%time
english="Which TV can I buy if I'm on a budget?"
finaltext = pp(english)
print(finaltext[0]['translation_text'])

 

%%time
english="""
The European Union and Japan will increase cooperation around key \
technologies, including artificial intelligence and computer chip \
production, the 27-member bloc's commissioner for the internal market \
has said.
"""
finaltext = pp(english)
print(finaltext[0]['translation_text'])

 

 大家可以尝试一下,看看这两个模型的翻译效果怎么样。

参考资料

中译英模型

英译中模型