opus mt de en
简介
核心亮点
- 专注德英互译,翻译质量稳定且专业
- 模型轻量化,支持本地离线快速部署
- Apache-2.0 协议,商业使用无压力
- 低资源占用,适合集成到轻量级应用
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-de-en")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-de-en")
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-de-en
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-de-en 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-de-en')
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-de-en
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-de-en
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-de-en')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-de-en')
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-de-en
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-de-en 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-de-en')
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-de-en.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-de-en.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-de-en')
完整文档
---
tags:
- translation
license: apache-2.0
---
opus-mt-de-en
- source languages: de
- target languages: en
- OPUS readme: de-en
- dataset: opus
- model: transformer-align
- pre-processing: normalization + SentencePiece
- download original weights: opus-2020-02-26.zip
- test set translations: opus-2020-02-26.test.txt
- test set scores: opus-2020-02-26.eval.txt
Benchmarks
| testset | BLEU | chr-F |
|-----------------------|-------|-------|
| newssyscomb2009.de.en | 29.4 | 0.557 |
| news-test2008.de.en | 27.8 | 0.548 |
| newstest2009.de.en | 26.8 | 0.543 |
| newstest2010.de.en | 30.2 | 0.584 |
| newstest2011.de.en | 27.4 | 0.556 |
| newstest2012.de.en | 29.1 | 0.569 |
| newstest2013.de.en | 32.1 | 0.583 |
| newstest2014-deen.de.en | 34.0 | 0.600 |
| newstest2015-ende.de.en | 34.2 | 0.599 |
| newstest2016-ende.de.en | 40.4 | 0.649 |
| newstest2017-ende.de.en | 35.7 | 0.610 |
| newstest2018-ende.de.en | 43.7 | 0.667 |
| newstest2019-deen.de.en | 40.1 | 0.642 |
| Tatoeba.de.en | 55.4 | 0.707 |