Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Créer un modèle de traduction personnalisé
Entraîner et utiliser un modèle de traduction personnalisé à l'aide de la console Google Cloud . L'exemple suivant utilise AutoML Translation pour entraîner un modèle de traduction de l'anglais vers l'espagnol à l'aide d'un ensemble de données contenant des paires de segments axés sur la technologie et issus de la localisation de logiciels.
Avant de commencer
Pour pouvoir utiliser AutoML Translation, l'API Cloud Translation doit être activée pour votre projet, et vous devez disposer des autorisations associées aux rôles suivants :
Rôle Lecteur pour afficher les ressources existantes dans votre projet
Rôle Éditeur de l'API Cloud Translation pour créer et gérer des ensembles de données et des modèles
Rôle Administrateur de l'espace de stockage pour importer des données d'entraînement dans un bucket Cloud Storage
Créer un ensemble de données de traduction et importer des paires de segments
Téléchargez le fichier d'archive contenant les exemples de données pour l'entraînement du modèle, puis extrayez les fichiers.
Pour ce tutoriel, vous utiliserez le fichier TSV anglais-espagnol.
Dans le volet de navigation, cliquez sur Ensembles de données pour accéder à la page Ensembles de données.
Cliquez sur Créer l’ensemble de données.
Dans la boîte de dialogue Créer un ensemble de données, spécifiez les détails de l'ensemble de données :
Saisissez tutorial_dataset comme nom de l'ensemble de données.
Sélectionnez Anglais (EN) comme langue source dans la liste déroulante.
Sélectionnez Espagnol (ES) comme langue cible.
Cliquez sur Créer.
Une fois l'ensemble de données créé, cliquez sur son nom pour afficher ses détails.
Accédez à l'onglet Importer et importez l'ensemble de données en-es.tsv dans Cloud Storage:
Sélectionnez Importer des fichiers depuis votre ordinateur.
Cliquez sur Sélectionner des fichiers, puis choisissez le fichier en-es.tsv que vous avez téléchargé et extrait précédemment.
Cliquez sur Parcourir pour sélectionner ou créer un bucket Cloud Storage dans lequel stocker votre fichier TSV. La région du bucket doit être us-central1.
Cliquez sur Continuer.
AutoML Translation divise automatiquement vos données en ensembles d'entraînement, de validation et de test. Vous pouvez afficher ces divisions et les paires de phrases importées dans l'onglet Phrases de votre ensemble de données.
Dans le volet de navigation, accédez à la page Modèles.
Cliquez sur le modèle tutorial_model.
Cliquez sur l'onglet Évaluation.
Dans la section Évaluations précédentes, Cloud Translation affiche le score BLEU de votre modèle par rapport au modèle NMT de Google. Le score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) indique la similitude entre une traduction automatique et des textes de référence. Les valeurs plus proches de 100 correspondent à des textes plus similaires.
Utiliser le modèle de traduction
Dans la console Google Cloud , vous pouvez utiliser votre modèle personnalisé pour traduire du texte.
Dans le volet de navigation, accédez à la page Modèles.
Cliquez sur le modèle tutorial_model.
Cliquez sur l'onglet Prédiction.
Dans la zone de texte Anglais, saisissez le texte à traduire, puis cliquez sur Traduire.
Vous pouvez comparer les résultats de votre modèle personnalisé avec ceux de Google NMT.
Effectuer un nettoyage
Pour éviter des frais inutiles Google Cloud , supprimez votre modèle, votre ensemble de données et votre fichier en-es.tsv. Vous pouvez également utiliserGoogle Cloud console pour supprimer votre projet si vous n'en avez plus besoin.
Étapes suivantes
Pour en savoir plus sur les modèles personnalisés, consultez le guide du débutant.
Pour créer votre propre ensemble de données et votre propre modèle personnalisé, consultez la page Préparer les données d'entraînement pour savoir comment préparer vos données.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[],[],null,["# Create a custom translation model\n=================================\n\n| **Note:** Translation LLM can be customized with your training data using [Vertex AI supervised fine-tuning - Public Preview](/vertex-ai/generative-ai/docs/models/translation-supervised-tuning).\n\nTrain and use a custom translation model by using the Google Cloud console. The\nfollowing example uses AutoML Translation to train an English-to-Spanish\ntranslation model by using a dataset that contains technology-oriented segment\npairs from software localization.\n| **Note:** The following tutorial assumes that, for your project, the Google Cloud console is using the Cloud Translation API instead of the AutoML API to create datasets. This condition is true if you have at least one native Cloud Translation resource or no legacy AutoML resources in your project. If you have only legacy AutoML resources, see [Upgrade AutoML resources](/translate/docs/advanced/automl-upgrade) for more information.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore you can start using AutoML Translation, your project must have the\nCloud Translation API enabled, and you must have the permissions that are granted by\nthe following roles:\n\n- **Viewer** role to view existing resources in your project\n- **Cloud Translation API Editor** role to create and manage datasets and models\n- **Storage Admin** role to upload training data to a Cloud Storage bucket\n\nCreate a translation dataset and import segment pairs\n-----------------------------------------------------\n\n1. [Download](/static/translate/docs/advanced/sample/automl-translation-data.zip) the\n archive file that contains the sample data for training the model, and\n extract the files.\n\n For this tutorial, you'll use the English to Spanish TSV file.\n2. Go to the AutoML Translation console.\n\n [Go to the\n Translation page](https://console.cloud.google.com/translation)\n3. From the navigation pane, click **Datasets** to go to the **Datasets** page.\n\n4. Click **Create dataset**.\n\n5. In the **Create dataset** dialog, specify details about the dataset:\n\n 1. Enter `tutorial_dataset` as the name for the dataset.\n 2. Select **English (EN)** as your source language from the drop-down list.\n 3. Select **Spanish (ES)** as your target language.\n 4. Click **Create**.\n6. After the dataset is created, click the dataset name to view its details.\n\n7. Go to the **Import** tab and upload the `en-es.tsv` dataset to\n Cloud Storage:\n\n 1. Select **Upload files from your computer**.\n 2. Click **Select files** , and choose the `en-es.tsv` file that you previously downloaded and extracted.\n 3. Click **Browse** to select or create a new Cloud Storage bucket where your TSV is stored. The bucket region must be `us-central1`.\n8. Click **Continue**.\n\n AutoML Translation automatically splits your data into training,\n validation, and testing sets. You can view these splits and the imported\n sentence pairs in the **Sentences** tab of your dataset.\n\nTrain a model\n-------------\n\n1. Go to the AutoML Translation console.\n\n [Go to the\n Translation page](https://console.cloud.google.com/translation)\n2. From the navigation pane, go to the **Datasets** page.\n\n3. Click the **tutorial_dataset** dataset.\n\n4. Go to the **Train** tab.\n\n5. Click **Start training** , which opens the **Train new model** pane.\n\n6. Enter `tutorial_model` for the model name.\n\n7. Click **Start training**.\n\nTraining a model can take several hours to complete.\n\nEvaluate the model\n------------------\n\nCheck to see how the model compares to the default Google NMT model that is\nbased on segment pairs from your test set.\n\n1. Go to the AutoML Translation console.\n\n [Go to the\n Translation page](https://console.cloud.google.com/translation)\n2. From the navigation pane, go to the **Models** page.\n\n3. Click the **tutorial_model** model.\n\n4. Click the **Evaluate** tab.\n\nIn the **Previous evaluations** section, Cloud Translation shows your model's\nBLEU score compared to the Google NMT model. The [BLEU (Bilingual Evaluation\nUnderstudy)](/translate/docs/advanced/automl-evaluate#bleu)\nscore indicates how similar the candidate text is to the reference\ntexts; values closer to 100 represent more similar texts.\n\nUse the translation model\n-------------------------\n\nFrom the Google Cloud console, you can use your custom model to translate some\ntext.\n\n1. Go to the AutoML Translation console.\n\n [Go to the\n Translation page](https://console.cloud.google.com/translation)\n2. From the navigation pane, go to the **Models** page.\n\n3. Click the **tutorial_model** model.\n\n4. Click the **Predict** tab.\n\n5. In the **English** text box, enter text to translate and then click\n **Translate**.\n\n You can compare the results from your custom model to the Google NMT model.\n\nClean up\n--------\n\nTo avoid unnecessary Google Cloud charges, delete your [model](/translate/docs/advanced/automl-models#delete-model),\n[dataset](/translate/docs/advanced/automl-datasets#delete-dataset), and `en-es.tsv` file. You can also use the\n[Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/) to delete your project if you don't need it.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- To learn about custom models, see the [Beginner's guide](/translate/docs/advanced/automl-beginner).\n- To create your own dataset and custom model, see [Prepare training\n data](/translate/docs/advanced/automl-prepare) for instructions on how to prepare your data."]]