T5 Translate En Ru Zh Small 1024

🚀 T5英俄中多語言機器翻譯

本模型是一個處於多任務模式下的傳統T5變壓器模型，用於將文本翻譯為所需語言。它經過精確配置，可處理以下語言對的機器翻譯：俄-中、中-俄、英-中、中-英、英-俄、俄-英。該模型能夠直接在俄語、中文和英語這三種語言的任意組合之間進行翻譯。在進行目標語言翻譯時，需將目標語言標識符作為前綴 “translate to :” 指定。此時，源語言可以不指定，而且源文本可以是多語言的。

🚀 快速開始

安裝依賴

要使用這個模型，你需要安裝transformers庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

代碼示例

從俄語翻譯成中文

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cuda' # 或者使用 'cpu' 在CPU上進行翻譯

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to zh: '
src_text = prefix + "Цель разработки — предоставить пользователям личного синхронного переводчика."

# 從俄語翻譯成中文
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")

generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))

result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# 開發的目的就是向用戶提供個性化的同步翻譯。

從中文翻譯成俄語

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cuda' # 或者使用 'cpu' 在CPU上進行翻譯

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to ru: '
src_text = prefix + "開發的目的就是向用戶提供個性化的同步翻譯。"

# 從俄語翻譯成中文
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")

generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))

result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# Цель разработки - предоставить персонализированный синхронный перевод для пользователей.

✨ 主要特性

• 多語言支持：該模型支持俄語（ru_RU）、中文（zh_CN）和英語（en_US）之間的直接翻譯。
• 靈活翻譯：在翻譯時，無需指定源語言，源文本也可以是多語言的。只需在源文本前加上目標語言標識符前綴 “translate to :” 即可。

📦 安裝指南

要使用這個模型，你需要安裝transformers庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

以下是一個從俄語翻譯成中文的基礎示例：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cuda' # 或者使用 'cpu' 在CPU上進行翻譯

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to zh: '
src_text = prefix + "Цель разработки — предоставить пользователям личного синхронного переводчика."

# 從俄語翻譯成中文
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")

generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))

result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# 開發的目的就是向用戶提供個性化的同步翻譯。

高級用法

你可以根據需要調整模型參數，例如在不同的設備（CPU或GPU）上進行翻譯。以下是一個在CPU上進行翻譯的示例：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cpu' # 在CPU上進行翻譯

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to zh: '
src_text = prefix + "Цель разработки — предоставить пользователям личного синхронного переводчика."

# 從俄語翻譯成中文
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")

generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))

result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# 開發的目的就是向用戶提供個性化的同步翻譯。

📚 詳細文檔

支持的語言對

該模型支持以下語言對的翻譯：

• ru-zh：俄語到中文
• zh-ru：中文到俄語
• en-zh：英語到中文
• zh-en：中文到英語
• en-ru：英語到俄語
• ru-en：俄語到英語

翻譯前綴

在進行翻譯時，需要在源文本前加上目標語言標識符前綴 “translate to :”，其中 是目標語言的縮寫，例如：

• 翻譯成中文：translate to zh:
• 翻譯成俄語：translate to ru:
• 翻譯成英語：translate to en:

🔧 技術細節

本模型是一個經過精確配置的T5變壓器模型，用於多語言機器翻譯。它可以直接在俄語、中文和英語之間進行翻譯，並且支持多語言源文本。在進行翻譯時，模型會根據輸入的目標語言標識符前綴生成相應的翻譯結果。

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

📋 模型信息

🔍 示例展示