NLLB Serve
该项目提供了一个网页界面和REST API,用于使用Meta的No Language Left Behind(NLLB)模型进行200种语言之间的翻译。
安装
# 选项1:以只读方式安装;建议按原样使用
pip install git+https://github.com/thammegowda/nllb-serve
# 选项2:以可编辑模式安装;如果您想修改代码,建议使用此选项
git clone https://github.com/thammegowda/nllb-serve
cd nllb-serve
pip install -e .
# 入口点:以下任一选项都应该可以使用
nllb-serve -h
python -m nllb_serve -h
启动服务器
# 以下任一选项都应该可以使用
nllb-serve
# 或
python -m nllb_serve
# 使用CPU,即使存在GPU也忽略
CUDA_VISIBLE_DEVICES= nllb-serve
# 使用GPU设备0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nllb-serve
默认情况下,这将在http://localhost:6060启动服务。
Cuda和Torch兼容性问题
# 检查1:
$ python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
True
# 检查2:将安装的cudatoolkit版本与编译torch二进制文件的版本匹配
# 如果无法完全匹配版本,请尝试使版本尽可能接近
$ python -c 'import torch; print(torch.version.cuda)'
11.7
$ nvidia-smi | grep -o 'CUDA.*'
CUDA Version: 12.0
命令行选项:
$ nllb-serve -h
用法:nllb-serve [-h] [-d] [-p PORT] [-ho HOST] [-b BASE] [-mi MODEL_ID] [-msl MAX_SRC_LEN]
将NLLB模型部署到RESTful服务器
可选参数:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-d, --debug 以调试模式运行Flask服务器(默认:False)
-p PORT, --port PORT 服务器运行的端口(默认:6060)
-ho HOST, --host HOST 要绑定的主机地址。(默认:0.0.0.0)
-b BASE, --base BASE 所有URL的基本前缀路径。例如,/v1(默认:无)
-mi MODEL_ID, --model_id MODEL_ID
模型ID;参见https://huggingface.co/models?other=nllb(默认:facebook/nllb-200-distilled-600M)
-msl MAX_SRC_LEN, --max-src-len MAX_SRC_LEN
最大源长度;较长的序列将被截断(默认:250)
REST API
/translate
端点接受带有以下参数的GET和POST请求:source
-- 源文本。可以是单个字符串或批量(即字符串列表)src_lang
-- 源语言ID,例如eng_Latn
tgt_lang
-- 目标语言ID,例如eng_Latn
HTTP客户端可以通过以下三种方式发送这些参数:
-
查询参数(GET) 例如:
-
URL编码表单(POST)
curl --data "source=Comment allez-vous?" --data "source=Bonne journée" \
--data "src_lang=fra_Latn" --data "tgt_lang=eng_Latn" \
http://localhost:6060/translate
- JSON主体(POST)
$ curl -H "Content-Type: application/json" -X POST \
http://localhost:6060/translate \
--data '{"source": ["Comment allez-vous?"], "src_lang": "fra_Latn", "tgt_lang": "kan_Knda"}'
语言代码列表: https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M/blob/main/special_tokens_map.json
NLLB-Batch
这个命令行工具用于解码批量数据。虽然REST API针对一次翻译单个句子进行了优化,但nllb-batch
针对解码大型文件进行了优化。
$ nllb-batch --help
INFO:root:torch device=cuda
用法: nllb-batch [-h] [-mi MODEL_ID] -sl SRC_LANG -tl TGT_LANG [-i INP] [-o OUT] [-msl MAX_SRC_CHARS] [-b BATCH_SIZE]
通过命令行提供NLLB模型服务
选项:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-mi MODEL_ID, --model-id MODEL_ID
模型ID; 参见 https://huggingface.co/models?other=nllb (默认值: facebook/nllb-200-distilled-600M)
-sl SRC_LANG, --src-lang SRC_LANG
源语言标识符; 例如: eng_Latn (默认值: None)
-tl TGT_LANG, --tgt-lang TGT_LANG
目标语言标识符; 例如: eng_Latn (默认值: None)
-i INP, --inp INP 输入文件 (默认值: <_io.TextIOWrapper name='<stdin>' mode='r' encoding='utf-8'>)
-o OUT, --out OUT 输出文件 (默认值: <_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>)
-msl MAX_SRC_CHARS, --max-src-chars MAX_SRC_CHARS
最大源字符长度; 更长的序列将被截断 (默认值: 512)
-b BATCH_SIZE, --batch-size BATCH_SIZE
批量大小; 句子数量 (默认值: 10)
许可证
代码和模型权重采用不同的许可证。 此存储库中的代码通过 Apache License 2.0 分发。 但模型权重是从Huggingface Hub访问的,原始模型权重的许可证仍然适用。 在撰写本文时,NLLB模型的作者通过CC-BY-NC-4.0许可证分发权重。更多信息请参阅 LICENSE.model.md 和 Creative Commons License