Guida rapida: crea un modello di traduzione personalizzato

Crea un modello di traduzione personalizzato

Questa pagina mostra come addestrare e utilizzare un modello di traduzione AutoML personalizzato utilizzando la console Google Cloud. L'esempio seguente addestra un modello di traduzione personalizzato dall'inglese allo spagnolo utilizzando coppie di frasi orientate alla tecnologia provenienti dalla localizzazione del software.

Prima di iniziare

Vai alla pagina AutoML Translation e seleziona il tuo progetto dall'elenco a discesa. Devi disporre almeno dell'accesso roles/editor al progetto. La documentazione di AutoML ti guida nella configurazione di un progetto e nella concessione delle autorizzazioni necessarie.

Crea un set di dati di traduzione e importa coppie di frasi

  1. Scarica il file di archivio contenente i dati di esempio per addestrare il modello ed estrai il file en-es.tsv.

  2. Vai alla pagina della console di AutoML Translation.

  3. Seleziona il progetto per il quale hai abilitato AutoML Translation.

    Pagina di set di dati con un set di dati

  4. Fai clic sul pulsante Crea set di dati.

  5. 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 Inglese come lingua di Traduci da, vengono mostrate le lingue disponibili per la funzionalità Traduci in. Seleziona Spagnolo.

  6. Fai clic su Crea.

  7. Nella scheda Importa per il tuo set di dati:

    Scheda Importa per il mio_set_di_dati

    • Seleziona Carica file dal computer, fai clic su Seleziona file e scegli il file en-es.tsv scaricato in precedenza.
    • Quando scegli i file da un'area geografica locale, devi specificare il percorso di Cloud Storage in cui archiviare i file caricati. La regione del bucket Cloud Storage deve essere us-central1.
  8. Fai clic su Continua.

    Tornerai alla pagina Set di dati; il tuo set di dati mostrerà un'animazione in corso durante l'importazione dei documenti. Una volta completato il caricamento del set di dati, riceverai un messaggio all'indirizzo email che hai utilizzato per registrarti al programma.

  9. Esamina il set di dati.

    Dopo aver importato i dati correttamente, seleziona il set di dati dalla pagina della scheda del set di dati (o fai clic sul link nella notifica via email) per visualizzare i dettagli del set di dati. Nella barra del titolo viene visualizzato il nome del set di dati selezionato, mentre nella pagina sono elencate le coppie di frasi e la fase di elaborazione per cui verranno utilizzate (TRAIN, VALIDATION, TEST).

Addestra un modello di traduzione AutoML

Per iniziare l'addestramento del modello personalizzato, fai clic sulla scheda Addestra sotto la barra del titolo, quindi sul pulsante Inizia addestramento.

Addestra la scheda per il set di dati my_dataset

L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. Una volta completato l'addestramento del modello, riceverai un messaggio all'indirizzo email che hai utilizzato per registrarti al programma.

Quando ricevi una notifica che indica che l'addestramento è stato completato, apri il messaggio email e fai clic sul link per passare alla console Google Cloud. La pagina Addestra mostra le metriche di alto livello per il modello, in particolare il suo punteggio BLEU. Il punteggio BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) indica il grado di somiglianza del testo candidato con i testi di riferimento, con valori più vicini a uno che rappresentano testi più simili.

Esegui l'addestramento della scheda my_dataset che mostra la valutazione del modello

Usa il modello di traduzione AutoML

Fai clic sulla scheda Previsione appena sotto la barra del titolo o sul link Testa e utilizza sotto le informazioni del modello. Inserisci del testo da tradurre e fai clic sul pulsante Traduci. Puoi confrontare i risultati del tuo modello personalizzato con il modello NMT di Google.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle 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.

Passaggi successivi