我可以重新训练Google translate API模型吗？ - 腾讯云开发者社区

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思考一下，联邦学习可以训练大语言模型吗？

具体的，我们关注联邦学习是否可以用来训练大语言模型？...但是，在大语言模型发展过程中，越来越多的人提出了疑虑，主要集中在以下几个方面：隐私不应受到损害。最先进的模型只能通过通用的黑盒 API 访问。...这些 API 在向集中式 LLM 供应商传输数据时，会引起公司的隐私问题。例如，据报道，三星通过 ChatGPT 泄露了自己的秘密，突出了与此类 API 相关的风险。...FedAvg（Federated Averaging）[1]：FedAvg 是最经典的联邦学习算法，由 Google 于 2016 年提出。该算法采用梯度下降的方式对模型参数进行迭代更新。...有了 compression composer，应用极端压缩就像添加两个新的 API 调用来启用压缩和清理压缩模型一样简单。 3. 它是以模块化的方式设计的，这样用户就可以很容易地添加新的压缩方案。

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基于 Tensorflow eager 的文本生成，注意力，图像注释的完整代码

我们能生成一首诗吗？（文字生成）我们可以生成一张猫的照片吗？（GANs）我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？（NMT）我们可以描述图像内容吗？...（图像注释）在暑期实习期间，我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例：tf.keras，以及eager function，我在下面分享了它们。我希望你发现它们有用，有趣。...这使得TensorFlow上手容易，并且可以是研究和开发更加直观。 tf.keras是一个定义模型的高级API，就像积木建造的乐高一样。...以下每个示例都是端到端的，并遵循类似的模式：自动下载训练数据集。预处理训练数据，并创建tf.data数据集以在输入管道中使用。使用tf.keras模型子类API定义模型。...训练模型后，您将能够输入西班牙语句子，例如“¿todavia estan en casa？”，并返回英文翻译：“你还在家吗？” 您在下面看到的图像是注意力图。

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洞见｜如何评价谷歌刚刚上线的神经机器翻译（GNMT）系统？

听上去十分令人激动，不是吗？有从事翻译职业的网友甚至这样形容：作为翻译，看到这个新闻的时候，我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。真有这么可怕吗？...其中，Google Translate的核心技术 “统计机器翻译”其基本思想是通过对大量平行语料进行统计分析、构建统计翻译模型、进而使用此模型进行翻译。...简单来说，Google Translate 在生成译文时，会在大量人工翻译的文档中查找各种模型，进行合理的猜测，从而得到恰当的翻译。...如果用基于短语对齐的翻译模型，在对齐的时候通过引入一些基本的语言特性，或者词语重要性识别方法，就可以避免这个问题，这也是NMT的缺陷所在，不能很好地引入语言本身的一些特性，如构词和句法等。...我看过一些试验数据，基于短语的统计机器翻译我比较熟悉和完全基于NN的效果没有特别大的差距。同样语料训练的话基于NN的有所提升，但不很显著。

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深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

Object Detection API提供了5种网络结构的预训练的权重，全部是用COCO数据集进行训练，这五种模型分别是SSD+mobilenet、SSD+inception_v2、R-FCN+resnet101...训练前准备：使用protobuf来配置模型和训练参数，所以API正常使用必须先编译protobuf库，这里可以下载直接编译好的pb库（https://github.com/google/protobuf...（我是把protoc加到环境变量中，遇到找不到*.proto文件的报错，后来把protoc.exe放到models/object_detection目录下，重新执行才可以）然后将models和slim...准备好上述文件后就可以直接调用train文件进行训练。...不过我们可以通过Total_Loss来看整体训练的情况。

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TensorFlow笔记|为什么会有它？

尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了，但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是，大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。...易用性的类库对于科研是无比珍贵的，因为这样科技工作者们才更方便地研究出新的模型框架，但是，如果考虑到实际生产的话，它们往往训练又太慢而没有实际的应用价值。...理由如下：已经很受欢迎更清晰的API 能实际的用于生产环境 TensorFlow的特色： Python API 部署方便：一个或多个CPUs或GPUs，服务端，客户端，手机移动端灵活性好：使用安卓...，windows，iOS，Linux 可视化：TensorBoard可以看到数据流动图 Checkpoints：易于实验管理自动微分社区庞大很多好的项目已经或正在使用TensorFlow 04 —...Translate 下图是 Neural style Translation: 生成式手写字（LSTM混合密度网络与TensorFlow结合）： WaveNet Text to speech （对原始音频的生成模型

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使用Tensor2Tensor和10行代码训练尖端语言翻译神经网络

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号有许多库可以帮助人们构建深度学习应用程序，但如果想使用最新架构的最先进模型和最少的代码，有这样一个API脱颖而出：Google的Tensor2Tensor。...我想使用当前最先进的技术为我的团队和客户制作一个离线的法语到英语翻译器，也就是Transformer架构。T2T为快速、简单的训练和模型制作提供了一个框架，不需要从头开始编写和训练这个神经网络。...API是多模块化的，这意味着任何内置模型都可以与各种类型的数据（文本，图像，音频等）一起使用。而API的作者为特定任务（如翻译，文本摘要，语音识别等）提供了推荐的数据集和模型。...对于某些预先存在的T2T模型，你可以通过在问题名末尾添加字符串_rev来反转输入和输出。为了训练法语到英语翻译的模型，问题名称将是translate_enfr_wmt32k_rev。...不幸的是，我根本不知道他们在说什么。我最终使用Dataiku创建REST API端点，以使用我制作的Tensorflow模型执行翻译。

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使用 Docker 和 HuggingFace 实现 NLP 文本情感分析应用

出于一些原因，我希望能够对数据进行情感分析判断，然而目前并没有简单好用的工具可以帮助我实现这个事情，尤其是我的数据更多是基于中文数据、HuggingFace 上开源开放、允许低资源量运行的模型更多是基于英文数据训练而成...实现效果先来看下最终实现效果，一个简单的界面中，我们只要输入内容，就能够得到内容对应的情感分析：基于 HuggingFace 模型和 Docker 实现的 AI 应用当然，因为我选择的模型是预训练模型...，考虑到资源消耗，也并没有使用参数量更大的大模型，所以精度和分类不见得 100% 准确，不过经过测试，多数情况下，这个应用是能够满足我后续文章的需要的，如果你有更高的要求，可以参考本文进行模型替换，:D...第一步：实现基础的文本分析功能我在 HuggingFace 上找到了一个效果还不错的预训练模型：bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion[5]。..., api_name="translate", inputs=[input], outputs=output) 我们可以参考上面的实现，来完成应用接口的声明，重新使用 python app.py 启动应用

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Google开源Tunix：JAX生态的LLM微调方案来了

JAX生态这两年在LLM训练这块追赶得挺快。PyTorch虽然还是主流但JAX在并行计算、TPU加速和API组合性上确实有些独特的优势。...用的是Google的Gemma 2B模型，跑在TPU v5e-8上。...推理测试：训练完直接用adapter过的模型做生成。...生产环境可以考虑把adapter合并回基模型，推理延迟能降下来。总结 100步训练之后，模型已经能生成一些翻译结果了，虽然质量还不够好。...TPU优先的设计、模块化的API、LoRA/QLoRA支持、完整的分布式训练策略，这些对做LLM适配研究的人来说都挺有用。后续应该会继续扩展支持的模型类型和训练算法，值得关注。

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NVIDIA 发布最新版TAO Toolkit 4.0，不需要AI专业知识也可以生成 AI 模型

通过简化复杂的 AI 模型和深度学习框架，即使没有 AI 专业知识的开发人员也可以使用该工具包生成 AI 模型。...使用迁移学习通过您自己的数据微调 NVIDIA 预训练模型，现在无需 AI 专业知识或大型训练数据集即可优化模型推理吞吐量。开发人员可以使用 TAO 创建针对特定环境和场景优化的定制生产就绪模型。...一项值得注意的新功能可帮助开发人员在没有大量数据的情况下构建对象检测模型。用例包括检测装配线缺陷、跨语言翻译特定短语或管理城市交通。功能亮点：可以访问预训练模型的 TAO 源代码和模型权重。...在 Google Colab 上试验 NVIDIA TAO 工具包和预训练模型新的云集成和第三方 MLOps 服务，例如 W&B 和 ClearML，为开发人员和企业提供优化的 AI 工作流。...与 REST API 集成。使用 REST API 快速构建新的 AI 服务或集成到现有服务中。

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谷歌新突破：自然语言与翻译加入AutoML，Contact Center AI和TPU 3.0发布

Cloud AutoML添加新功能谷歌宣布将去年在Google I / O大会上公开的机器学习平台Cloud AutoML扩展到新的领域。...Cloud AutoML基本上是一种允许非专家（没有机器学习专业知识甚至编码流畅性）的方法来训练他们自己的模型，AutoML Vision允许你创建用于图像和对象识别的机器学习模型。...谷歌表示，其背后的理念和云终端服务Cloud AutoML旨在为需要定制机器学习模型的组织，研究人员和企业提供一种简单，简洁的方式来训练它们。...更新API，TPU 3.0发布谷歌正在更新现有的API，包括Cloud Vision API，它将很快识别手写，支持PDF和TIFF文件，并识别对象在图像中的位置。...在硬件方面，第三代Google Cloud TPU以alpha版本提供。

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VS Code 整活：100行代码写一个悬浮翻译插件

： const vscode = require('vscode'); const translator = require('@imlinhanchao/google-translate-api');...module.exports.getConfig = getConfig; module.exports.languages = translator.languages; @imlinhanchao/google-translate-api...Translate链接，非常体贴了可以说。...2.5 额外小发现：google-translate-api 一个用于 Google 翻译的免费且无限制的 API 总结约有一年没写文章了，这段时间都在摸鱼以及健身。...准备重新出发，整整账号了。

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TensorFlow-dev-summit：那些TensorFlow上好玩的和黑科技

TensorFlow 1.0在分布式训练inception-v3模型上，64张GPU可以达到58X的加速比，更灵活的高层抽象接口，以及更稳定的API。...如Mobile Google Translate，Gmail等等，也被国内外很多大厂使用做为模型训练的工具。 ?...Gorila Gorial是DeepMind下的一个强化学习的框架，基于TensorFlow的高级API实现，很稳定，只需要更改其中极少部分代码就可以完成新的实验，支持分布式训练，十分高效，并且训练好的模型可以通过...构造左图中所示的深度网络只需要如图右中的七行代码同样，构建训练、评估、预测也很快可以通过api调用完成： ?...将模型布入生产环境如何把训练好的模型快速部署在生产环境提供可用的服务，TensorFlow Serving就是专注在这块，我这里简单介绍下吧： ?

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谷歌最强NLP模型BERT官方中文版来了！多语言模型支持100种语言

---- 新智元报道来源：GitHub 作者：Google Research 编辑：肖琴【新智元导读】今天，在开源最强NLP模型BERT的TensorFlow代码和预训练模型的基础上...解读谷歌最强NLP模型BERT：模型、数据和训练如果你已经知道BERT是什么，只想马上开始使用，可以下载预训练过的模型，几分钟就可以很好地完成调优。...需要注意的是，训练集是机器翻译的（我们使用的是XNLI提供的翻译，而不是Google NMT）。...Translate Train 表示MultiNLI的训练集是从英语用机器翻译成外语的。所以训练和评估都是用外语完成的。...Fine-tuning 示例多语言模型不需要任何特殊考虑或更改API。

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数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

回译数据增强（Back-translation Augmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段...randomclass BackTranslationEngine: def __init__(self): self.translator = Translator(service_urls=['translate.google.cn...批处理大小50-100条控制API调用频率 3 技术挑战与破解之道3.1 短文本重复率难题在客服对话场景测试中，单次回译生成的"请问有什么可以帮您？"...调用频率（QPS≤10）缓存机制对高频短语建立翻译缓存库（命中率可达35%）质量评估构建增强数据ROI计算模型灾备方案准备本地翻译模型（如OpenNMT）应对API服务中断6 效果评估指标评估维度...本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

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12_机器翻译入门：多语言LLM应用

模型，通过在101种语言的语料上训练，实现了强大的跨语言理解和生成能力。...，提升跨语言能力 1.3 多语言模型的训练与发展多语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及大规模数据收集、预处理、模型架构设计和分布式训练等多个环节。...对于多语言翻译应用，我们可以选择下载预训练的mT5模型或使用Hugging Face的模型自动下载功能。...调整模型参数可以显著影响翻译质量。...if __name__ == "__main__": main() 第六章：多语言应用开发 6.1 翻译API服务搭建将翻译功能封装为API服务，可以方便地集成到各种应用中： # translation_api.py

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想快速部署机器学习项目？来看看几大主流机器学习服务平台对比吧

训练好的模型可以通过 REST API 接口进行部署。 Google 并没有公开预测中使用了哪些算法，也不能让工程师自定义模型。...Amazon，Microsoft，Google 机器学习 API 的比较除了成熟的平台之外，还可以使用高级的 API。这些都是使用训练好的模型的服务，只需要将数据输入，就可以得到结果。.../translate/ ）基本上，你可以使用该 API 将 Google 翻译集成到产品中，包含 100 多种语言的自动检测和翻译。...虽然使用一个笔记本电脑就可以完成模型的构建，但是要用大型数据集来训练模型，复杂模型需要更强大的硬件。数据预处理也是如此，在常规的办公机器上可能需要几天的时间。...在截止日期紧张的情况下，（有些模型需要每周或者每天更换，或者需要重新训练），这根本是不可能的。有三种可行的方法来解决这个问题：加速硬件。

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1小时微调 Gemma 3 270M 端侧模型与部署全流程

Gemma 3 270M是 Google 推出的一款虽小但能力惊人的开放模型。它属于 Gemma 家族，本质上是将 Gemini 模型中使用的相同技术带入了轻量级、可定制的形式中。...在这篇文章中，我将展示我是如何使用 Gemma 创建我自己的 emoji 翻译器的——这是一个将文本转换为表情符号并在本地运行的小型模型。...使用 QLoRA（仅更新少量参数）在 Google Colab 的免费 T4 GPU 上就可以微调。...tokenizer=tokenizer, # 如果未预分词，则启用自动分词 data_collator=data_collator ) trainer.train() 就是这样，训练后模型可以只生成表情符号...第三步：在浏览器中运行模型有趣的部分来了——没有服务器，没有 API，无需等待。使用 MediaPipe 的 GenAI Tasks 直接在浏览器中加载并运行模型。

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Google发布神经机器翻译教程，带你从零开始搭建NMT系统

李林编译自 Google Research Blog 量子位报道 | 公众号 QbitAI 想自己在TensorFlow上搭神经机器翻译(NMT)模型？Google亲自来教你了。...周三，Google在GitHub上发布了一份TensorFlow神经机器翻译教程，带着读者充分理解seq2seq，并从零开始构建翻译模型。...Google Translate就用了seq2seq，Google开源的tf-seq2seq、哈佛大学的OpenNMT，都是基于seq2seq的框架。...最后，这份教程还详细介绍了如何复制Google神经机器翻译系统(GNMT)的关键功能，并在多个GPU上进行训练。教程中还包含了详细的基准测试结果。...Google开源模型的性能与GNMT相当，在WMT’14英语-德语翻译任务上，BLEU得分为24.4。另外，这份教程还展示了完全动态的seq2seq API，让建立seq2seq模型更简单。

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Hexo，添加标题翻译插件

After 方案一：添加urlname属性(手动) 在md文件的Front-matter区域新增urlname属性，可以是文章的英文Title也可以是其它自定义标识，所以每次编写Markdown你都得这么做...url转换成不同的格式(如下)，我这里选用了hexo-translate-title，也是觉得这个比较适合自身风格。...安装 // 用cnpm会比较好 npm install hexo-translate-title --save 配置修改hexo根项目下的_config.yml，建议用google...translate_title: translate_way: google # google,youdao,baidu_with_appid,baidu_no_appid is_need_proxy...测试用hexo d重新生成，留意控制台输出以及public目录下是否有生成相应的translate-title>.html文件，如果有代表成功了，再用hexo d部署即可。

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【AIGC】多语言聊天机器人服务构建（基于bloom大语言模型）

我们也可以决定在已经存在的基于英语的模型上构建，而无需微调或重新训练它们，而是使用一个聪明的解决方法：我们可以使用一个过滤函数，该函数能够将用户的母语查询翻译成英语，将其提供给 LLM 并检索响应，最终将从英语回译为原始语言...想尝试吗？让我们使用一些 python 来构建它！...translatef(self): translator = GoogleTranslator(source=self.original, target=self.destination) # use Google...Translate, one of the fastest translators available translation = translator.translate(self.text...我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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