基于Sakura-14B-Qwen2beta-Base-v2，在泰中翻译数据上微调（包含69MB日轻的泰翻中翻对照以及10MB中文网文的泰翻）
模型仅支持泰文→简体中文的翻译
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
model_path = 'CjangCjengh/LN-Thai-14B-v0.1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', trust_remote_code=True).eval()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
# 段落之间用\n分隔
text = '''“อาจารย์คะ ช่วยรับหนูเป็นลูกศิษย์ด้วยนะคะ”
มิยุจัง เด็กสาวได้รับรู้ความลับของ ชาลี เด็กหนุ่มว่า ตัวจริงของคือท่านอาจารย์ 007H นักเขียนนิยายลามกชื่อดังที่เธอคลั่งไคล้ เด็กสาวผู้อยากจะเขียนนิยายลามกแบบนี้บ้างจึงมาขอฝากตัวเป็นลูกศิษย์ของชาลี พร้อมกับเรื่องวุ่น ๆ ของเด็กหนุ่มที่อยากไล่เธอออกไปก่อนที่ชีวิตส่วนตัวของตัวเองจะพินาศไปในพริบตา ทว่า นานวันเข้าความสัมพันธ์ของอาจารย์หนุ่มกับลูกศิษย์ตัวน้อยก็เริ่มแน่นแฟ้นมากขึ้น
นิยายลามกเรื่องใหม่ครั้งนี้ชาลีจะเขียนเสร็จก่อนหรือเข้าไปนอนในดาวหมีก่อนกันนะ ?'''
# 去除零宽空格
text = text.replace('\u200b','')
# 文本长度控制在2048以内
assert len(text) < 2048
messages = [
{'role': 'user', 'content': f'翻译成中文：\n{text}'}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors='pt').to('cuda')
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=1024
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
- Downloads last month
- 14