opus mt en ru
简介
核心亮点
- 专注英俄互译,翻译速度快且资源占用低
- Apache-2.0 协议,支持商业化本地部署
- 无需联网 API,有效降低翻译成本并保护隐私
- 适合集成至自动化工作流或轻量级翻译工具
使用方法
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
Hugging Face 下载
我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。
操作指引:在下载前,请先通过如下命令安装 huggingface_hub:
pip install -U huggingface_hub
命令行下载
下载完整模型库
huggingface-cli download Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例)
huggingface-cli download Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru config.json --local-dir ./dir
SDK 下载
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru')
Git 下载
请确保 lfs 已经被正确安装
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
如果您希望跳过 lfs 大文件下载,可以使用如下命令
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
模型文件托管在 Hugging Face Hub,使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载,不经过本站。
PyTorch / Transformers 使用
安装 Transformers
pip install -U transformers torch
模型加载和推理
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru')
模型下载
我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。
操作指引:在下载前,请先通过如下命令安装 ModelScope:
pip install modelscope
命令行下载
下载完整模型库
modelscope download --model Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例)
modelscope download --model Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru README.md --local_dir ./dir
SDK 下载
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru')
Git 下载
请确保 lfs 已经被正确安装
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru.git
如果您希望跳过 lfs 大文件下载,可以使用如下命令
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru.git
ModelScope 模型页直接下载模型文件;无需将模型文件放在本站服务器。
Notebook 快速开发
下载并安装 ModelScope library
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
模型加载和推理
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
p = pipeline('text-generation', 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru')
完整文档
---
tags:
- translation
license: apache-2.0
---
opus-mt-en-ru
- source languages: en
- target languages: ru
- OPUS readme: en-ru
- dataset: opus
- model: transformer-align
- pre-processing: normalization + SentencePiece
- download original weights: opus-2020-02-11.zip
- test set translations: opus-2020-02-11.test.txt
- test set scores: opus-2020-02-11.eval.txt
Benchmarks
| testset | BLEU | chr-F |
|-----------------------|-------|-------|
| newstest2012.en.ru | 31.1 | 0.581 |
| newstest2013.en.ru | 23.5 | 0.513 |
| newstest2015-enru.en.ru | 27.5 | 0.564 |
| newstest2016-enru.en.ru | 26.4 | 0.548 |
| newstest2017-enru.en.ru | 29.1 | 0.572 |
| newstest2018-enru.en.ru | 25.4 | 0.554 |
| newstest2019-enru.en.ru | 27.1 | 0.533 |
| Tatoeba.en.ru | 48.4 | 0.669 |