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项目简介
本项目是基于PyTorch框架的中英翻译系统，采用Seq2Seq模型架构。支持模型的训练、验证，还能通过HTTP接口提供实时翻译服务。用户可通过简单命令启动训练、服务端，也能使用Docker进行快速部署。
项目的主要特性和功能
- Seq2Seq模型架构：基于该模型实现中英翻译，支持端到端文本翻译。
- 模型训练与验证：有训练和验证脚本，训练时可保存和加载模型检查点。
- HTTP服务接口：通过HTTP接口提供实时翻译服务，用户用简单URL请求即可完成文本翻译。
- Docker部署：支持用Docker快速构建和部署服务，简化环境配置与部署流程。
安装使用步骤
安装依赖
确保已安装Python环境，通过pip安装项目所需依赖库：
shell
pip install -r requirements.txt
启动训练
运行以下命令启动模型训练：
shell
python train.py
训练中，模型检查点会保存在checkpoints/目录下。
启动服务端
启动服务端前，确保models/文件夹下有训练好的encoder和decoder模型。然后运行以下命令启动服务端：
shell
python main.py
服务端启动后，可通过以下URL进行文本翻译：
text
http://127.0.0.1:10086/seq2seq/要翻译的中文文本
Docker部署
通过Docker快速构建镜像并启动容器：
shell
docker build -t seq2seq:v0.1 .
docker-compose up -d
服务将运行在本地地址：172.110.2.2:10086上。如需映射到主机端口，请修改docker-compose.yml文件。
模型评估
使用evaluate.py脚本对训练好的模型进行评估，包括翻译结果和注意力可视化。通过以下命令启动评估：
shell
python evaluate.py
注意事项
- 本项目基于Python 3编写，需在Python 3环境下运行。
- 特定文件路径和配置需根据项目实际情况调整。
- 如需使用CUDA加速，需自行安装支持CUDA的PyTorch版本。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】