Đại lý dịch thuật + GaiaNet

Tác nhân dịch thuật ban đầu được xây dựng bởi Giáo sư Andrew Ng, được thiết kế để tạo điều kiện dịch thuật chính xác và hiệu quả trên nhiều ngôn ngữ. Nó sử dụng LLM mã nguồn mở (Mô hình ngôn ngữ lớn) để cung cấp các bản dịch chất lượng cao. Bạn có thể sử dụng bất kỳ nút GaiaNet nào làm phụ trợ LLM.

Để biết các lệnh về khởi động và chạy tác nhân này, hãy tham khảo GitHub - Second State/translation-agent.

Bạn có thể chạy Translation Agent trên đầu trang của một nút GaiaNet công cộng như một phụ trợ và sau đó dịch nội dung bằng ngôn ngữ đích của bạn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Translation Agent và cách LLM nguồn mở hoạt động, hãy xem bài viết Agentic translation trên GaiaNet.

Chuẩn bị môi trường

Ở đây, chúng ta sẽ sử dụng nút GaiaNet công khai với mô hình gemma-2-27b. https://gemma.us.gaianet.network/.

Thay vào đó, bạn cũng có thể bắt đầu một nút GaiaNet cục bộ trên thiết bị của mình. Tham khảo hướng dẫn này.

Để bắt đầu, hãy sao chép Tác nhân dịch hỗ trợ LLM nguồn mở.

https://github.com/second-state/translation-agent.git sao chép Git
    
Đại lý dịch thuật CD
use_llamaedge Git Checkout

Đặt các biến môi trường và cài đặt các gói Python cần thiết nếu cần. Thay thế OPENAI_BASE_URL bằng https://gemma.us.gaianet.network/

export OPENAI_BASE_URL="https://gemma.us.gaianet.network/v"
export PYTHONPATH=${PWD}/src
export OPENAI_API_KEY="GAIANET"

pip install python-dotenv
pip install openai tiktoken icecream langchain_text_splitters

Chuẩn bị nhiệm vụ dịch thuật của bạn

Tìm Ví dụ/mẫu-văn bản thư mục trong repo nhân bản của bạn. Đặt tệp bạn muốn dịch vào thư mục này và lấy đường dẫn của nó. Ở đây bởi vì chúng tôi đặt tên cho chúng tôi văn bản nguồn bằng tiếng Trung forbiddencity.txt vì nó là phần giới thiệu về cung điện hoàng gia Trung Quốc này, sau đó ghi lại đường dẫn tài liệu của nó, văn bản mẫu/forbiddencity.txt. Đây sẽ là Đường dẫn tương đối trong của chúng tôi example_script.py tệp.

Tìm Ví dụ/example_script.py nộp vào repo đại lý nhân bản của bạn và xem lại mã của nó. Nó cho đại lý biết nơi tìm tài liệu của bạn và cách dịch nó. Thay đổi đường dẫn tương đối ở trên. Thay đổi tên model thành tên bạn đang sử dụng; Ở đây, chúng tôi đang sử dụng Gemma mẫu; Đồng thời thay đổi ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích bạn muốn (ở đây chúng tôi đặt Trung quốc làm ngôn ngữ nguồn và Tiếng Anh làm ngôn ngữ đích).

import os  
import translation_agent as ta  
    
if __name__ == "__main__":
    source_lang, target_lang, country = "Chinese", "English", "Britain"
    
    relative_path = "sample-texts/forbiddencity.txt"
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    
    full_path = os.path.join(script_dir, relative_path)
    
    with open(full_path, encoding="utf-8") as file:
        source_text = file.read()
    
    print(f"Source text:\n\n{source_text}\n------------\n")
    
    translation = ta.translate(
            source_lang=source_lang,
            target_lang=target_lang,
            source_text=source_text,
            country=country,
            model="gemma",
    )
    
    print(f"Translation:\n\n{translation}")

Dịch

Chạy tập lệnh dịch python như sau.

Ví dụ về CD    
example_script.py Python

Đợi vài phút và bản dịch tiếng Anh sẽ xuất hiện trên màn hình thiết bị đầu cuối của bạn.