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Crea un modello di traduzione personalizzato
Questa pagina mostra come addestrare e utilizzare un file AutoML personalizzato
di traduzione automatica con la console Google Cloud. L'esempio seguente addestra un
di traduzione dall'inglese allo spagnolo personalizzato, utilizzando
coppie di frasi della localizzazione del software.
Prima di iniziare
Vai alla pagina AutoML Translation
e seleziona il tuo progetto dall'elenco a discesa. Devi disporre almeno del ruolo
roles/editor per il progetto. La documentazione di AutoML illustra la procedura per configurare un progetto e concedere le autorizzazioni necessarie.
crea un set di dati di traduzione e importa coppie di frasi
Scarica il file dell'archivio contenente i dati di esempio per l'addestramento del modello ed estrailoen-es.tsv.
Seleziona il progetto per il quale hai abilitato AutoML Translation.
Fai clic sul pulsante Crea set di dati.
Nella pagina Crea set di dati, inserisci un nome per il set di dati e
seleziona le lingue di origine e di destinazione.
Quando selezioni Italiano come lingua in Traduci da, vengono visualizzate le lingue disponibili in Traduci in.
vengono visualizzate. Seleziona Spagnolo.
Fai clic su Crea.
Nella scheda Importa del set di dati, segui questi passaggi:
Seleziona Carica file dal tuo computer,
fai clic su Seleziona file e scegli il file en-es.tsv che
hai scaricato in precedenza.
Quando scegli i file dal locale, devi specificare il
Percorso Cloud Storage
in cui verranno archiviati i file caricati. Lo spazio di archiviazione
la regione del bucket deve essere us-central1.
Fai clic su Continua.
Tornerai alla pagina Set di dati. il set di dati mostrerà una chiamata in corso
durante l'importazione dei documenti. Una volta che il set di dati è stato
è stato caricato correttamente, riceverai un messaggio all'indirizzo email che
utilizzato per iscriversi al programma.
Esamina il set di dati.
Dopo aver importato i dati, seleziona il set di dati dal
pagina di elenco del set di dati (o fai clic sul link nella notifica via email) per visualizzare
i dettagli del set di dati. Il nome del
Il set di dati selezionato viene visualizzato nella barra del titolo e la pagina elenca le coppie di frasi
e la fase di elaborazione in cui verranno utilizzate (TRAIN, VALIDATION, TEST).
Addestra un modello di traduzione AutoML
Per iniziare ad addestrare il tuo modello personalizzato, fai clic sulla scheda Addestra sotto il
barra del titolo, quindi sul pulsante Avvia addestramento.
L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. Dopo che il modello
addestrato correttamente, riceverai un messaggio all'indirizzo email che hai utilizzato
per iscriverti al programma.
Quando ricevi la notifica del completamento dell'addestramento, apri il messaggio email
e fai clic sul link per accedere alla console Google Cloud. Il Treno
mostra metriche di alto livello per il modello, in particolare il punteggio BLEU. La
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
"score" indica quanto è simile il testo candidato al riferimento
testi, con valori più vicini a uno che rappresentano testi più simili.
Usa il modello di traduzione AutoML
Fai clic sulla scheda Prevedi appena sotto la barra del titolo o sul link Testa e utilizza sotto le informazioni sul modello. Inserisci il testo da tradurre e fai clic sul
Pulsante Traduci. Puoi confrontare i risultati del tuo modello personalizzato con
Modello NMT di Google.
Esegui la pulizia
Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi per
le risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.
Per evitare addebiti Google Cloud non necessari, utilizza la console Google Cloud per eliminare il progetto se non ti serve.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2024-09-12 UTC."],[],[],null,["# Quickstart: Create a custom translation model\n\nCreate a custom translation model\n=================================\n\n\n| **Note** : AutoML Translation capabilities are offered by both the AutoML API and the Cloud Translation - Advanced API. We recommend that you use the Cloud Translation - Advanced API to create datasets and models because future enhancements apply only to the Cloud Translation - Advanced API. For more information, see [Upgrade AutoML\n| resources](/translate/docs/advanced/automl-upgrade).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page shows you how to train and use a custom AutoML\ntranslation model by using the Google Cloud console. The following example trains a\ncustom English-to-Spanish translation model by using technology-oriented\nsentence pairs from software localization.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nGo to the [AutoML Translation](https://console.cloud.google.com/translation) page\nand select your project from the drop-down list. You must have at least\n**roles/editor** access to the project. The AutoML\n[documentation](/translate/automl/docs/before-you-begin) walks you through\nsetting up a project and granting the necessary permissions.\n\nCreate a translation dataset and import sentence pairs\n------------------------------------------------------\n\n1. [Download](/static/translate/automl/docs/sample/automl-translation-data.zip) the archive\n file containing the sample data for training the model, and extract the file\n `en-es.tsv`.\n\n2. Go to the [AutoML Translation](https://console.cloud.google.com/translation) console page.\n\n3. Select the project for which you enabled AutoML Translation.\n\n4. Click the **Create Dataset** button.\n\n5. On the **Create dataset** page, enter a name for the dataset and\n select the source and target languages.\n\n When you select **English** as the **Translate from** language, the available **Translate to** languages\n appear. Select **Spanish**.\n6. Click **Create**.\n\n7. On the **Import** tab for your dataset, do the following:\n\n - Select **Upload files from your computer** , click **Select Files** , and choose the `en-es.tsv` file you downloaded previously.\n - When choosing files from local, you must specify the Cloud Storage path where the uploaded files are to be stored. The Cloud Storage bucket region must be `us-central1.`\n8. Click **Continue**.\n\n You're returned to the **Datasets** page; your dataset will show an in progress\n animation while your documents are being imported. When your dataset has been\n successfully uploaded, you will receive a message at the email address that you\n used to sign up for the program.\n9. Review the dataset.\n\n After your data has been successfully imported, select the dataset from the\n dataset listing page (or click the link in the email notification) to see\n the details about the dataset. The name of the\n selected dataset appears in the title bar, and the page lists the sentence pairs\n and which stage of processing they will be used for (**TRAIN, VALIDATION, TEST**).\n\nTrain an AutoML translation model\n---------------------------------\n\nTo begin training your custom model, click the **Train** tab just below the\ntitle bar, then the **Start Training** button.\n\nTraining a model can take several hours to complete. After the model is\nsuccessfully trained, you will receive a message at the email address you used\nto sign up for the program.\n\nWhen you receive notification that training is complete, open the email message\nand click the link to go to the Google Cloud console. The **Train**\npage shows high-level metrics for the model, most notably its BLEU score. The\n[BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)](/translate/automl/docs/evaluate#bleu)\nscore indicates how similar the candidate text is to the reference\ntexts, with values closer to one representing more similar texts.\n\nUse the AutoML translation model\n--------------------------------\n\nClick the **Predict** tab just below the title bar or the **Test and use** link\nbelow the model information. Enter some text to translate and click the\n**Translate** button. You can compare the results from your custom model to the\nGoogle NMT model.\n\nClean up\n--------\n\n\nTo avoid incurring charges to your Google Cloud account for\nthe resources used on this page, follow these steps.\n\nTo avoid unnecessary Google Cloud charges, use the\n[Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/) to delete your project if you do not need it.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- When you're ready to create your own dataset to create an AutoML Translation model, [read the instructions on how to prepare your data](/translate/automl/docs/prepare)."]]
