【源码】基于PyTorch的多语言混合模型翻译系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的多语言混合模型翻译系统，借助先进的LoRA技术和预训练模型（如M2M100和mBart - 50），实现高效的多语言翻译任务。项目覆盖数据处理、模型训练到性能评估的全流程，适用于需处理多种语言翻译任务的场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：把文本数据转化为模型可接受的输入格式（张量），并支持训练集、验证集和测试集的分别处理。
2. LoRA模块插入：运用LoRA技术对大语言模型进行局部微调，避免全局微调导致的性能下降和高成本问题。
3. 模型运行：具备详细的超参数调优功能，支持模型的训练和优化。
4. BLEU评估：采用BLEU评分算法评估翻译质量，衡量翻译的准确性。

安装使用步骤

环境准备

1. 操作系统：Linux或Windows。
2. Python版本：3.6及以上。
3. 依赖库：
   • PyTorch 1.10.0及以上
   • CUDA 10.2及以上
   • transformers 4.26.0及以上

安装步骤

1. 创建并激活conda环境： bash conda create -n python python=3.6 conda activate python
2. 安装依赖库： bash pip install torch transformers

使用步骤

1. 数据准备：将训练数据、验证数据和测试数据分别放入指定目录，确保数据格式为txt且符合项目要求。
2. 数据处理：运行数据处理脚本，把文本数据转换为模型可接受的输入格式。
3. 模型训练：运行模型训练脚本，进行模型的训练和超参数调优。
4. 模型评估：使用BLEU评估脚本对模型进行翻译质量评估。

示例命令

```bash python data_processing.py --data_dir /path/to/data

python model_training.py --model_name M2M100 --epochs 10

python bleu_evaluation.py --model_path /path/to/model --test_data /path/to/test_data ```

通过上述步骤，可顺利开展多语言混合模型的训练和评估，生成高质量的翻译结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】