HuggingFace学习3：加载预训练模型完成机器翻译（中译英）任务 |
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HuggingFace学习3：加载预训练模型完成机器翻译（中译英）任务
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加载模型页面为：https://huggingface.co/liam168/trans-opus-mt-zh-en 文章目录 整理文件跑通程序，测试预训练模型拆解Pipeline，逐步进行翻译任务 整理文件首先下载模型所需的全部文件：https://huggingface.co/liam168/trans-opus-mt-zh-en/tree/main，将文件全部下载到本地，命名为trans_model 然后创建一个调用模型的python程序文件：use_translate.py 整个文件结构如下： 在use_translate.py文件中写入： from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer, pipeline mode_name = "trans_model" model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(mode_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name) translation = pipeline("translation_zh_to_en", model=model, tokenizer=tokenizer) translate_result = translation('自然语言处理的技术之一：机器翻译', max_length=400) print(translate_result) # [{'translation_text': 'One of the technologies for natural language processing: machine translation'}]如果控制台输出： [{'translation_text': 'One of the technologies for natural language processing: machine translation'}]则说明模型是通的，都没有问题 拆解Pipeline，逐步进行翻译任务 from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer # 加载预训练模型 mode_name = "trans_model" model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(mode_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name) # 开始翻译 text = "自然语言处理的技术之一：机器翻译" # 步骤1：将文本变为token，返回pytorch的tensor tokenized_text = tokenizer.prepare_seq2seq_batch([text], return_tensors='pt') # 也可以使用： # tokenized_text = tokenizer([text], return_tensors="pt") # 步骤2：通过模型，得到预测出的token translation = model.generate(**tokenized_text) # 执行翻译，返回翻译后的tensor # 步骤3：将预测出的token转为单词 translated_text = tokenizer.batch_decode(translation, skip_special_tokens=True) print(translated_text)输出： ['One of the technologies for natural language processing: machine translation']因此我们可以发现，整体的流程是： 将原始中文文本变为token通过模型，得到预测出的token（对应英文的token）将预测出的token转为英文单词 |
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