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通过 Helsinki-NLP 本地部署中英文翻译功能。该开源模型性价比相对高，资源占用少，对于翻译要求不高的应用场景可以使用，比如单词，简单句式的中英文翻译。
该示例使用的模型下载地址：【免费】Helsinki-NLP中英文翻译本地部署-python实现模型资源-CSDN文库
模型也可以在hugging face 下载。
1、英文翻译为中文示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
# date:2024
# Author: DataBall
# function:英文翻译为中文
import os
import cv2
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"
from transformers import pipeline, AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer
# 英文翻译成中文
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh",cache_dir = "./ckpt-fy",local_files_only=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh",cache_dir = "./ckpt-fy",local_files_only=True)
translation = pipeline("translation_en_to_zh", model=model, tokenizer=tokenizer)
text = "Because of dreams, I will work hard通过 Helsinki-NLP 本地部署中英文翻译功能。该开源模型性价比相对高，资源占用少，对于翻译要求不高的应用场景可以使用，比如单词，简单句式的中英文翻译。
该示例使用的模型下载地址：【免费】Helsinki-NLP中英文翻译本地部署-python实现模型资源-CSDN文库
模型也可以在hugging face 下载。
1、英文翻译为中文示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
# date:2024
# Author: DataBall
# function:英文翻译为中文
import os
import cv2
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"
from transformers import pipeline, AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer
# 英文翻译成中文
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh",cache_dir = "./ckpt-fy",local_files_only=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh",cache_dir = "./ckpt-fy",local_files_only=True)
translation = pipeline("translation_en_to_zh", model=model, tokenizer=tokenizer)
text = "Because of dreams, I will work hard版权声明：本文标题：使用 Helsinki-NLP 中英文翻译本地部署 - python 实现 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1764014210a2979485.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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