기본적으로 Translation Hub는 Google 인공신경망 기계 번역(NMT) 모델을 사용하여 문서를 번역하며, 이는 일반 번역 작업에 적합합니다. 특정 도메인 영역과 작성 스타일을 번역해야 하는 경우 커스텀 모델(AutoML Translation 모델이라고도 함)을 사용하는 것이 좋습니다. 커스텀 모델은 보다 맞춤화된 예측을 제공할 수 있습니다.
커스텀 모델을 학습시키면 AutoML Translation은 일반 Google NMT 모델로 시작하여 출발어와 도착어로 된 문장 쌍이 포함된 학습 데이터에 맞게 모델을 조정합니다.
AutoML Translation
AutoML Translation을 통해 커스텀 모델을 만들고 관리합니다. 문장 쌍이 있는 학습 데이터 세트를 준비한 다음 AutoML Translation을 사용하여 커스텀 모델을 만듭니다. 커스텀 모델 학습과 관련된 모든 비용은 AutoML Translation에 의해 별도로 청구됩니다. 자세한 내용은 AutoML Translation 문서를 참조하세요.
Translation Hub는 관리자가 포털에 할당할 수 있는 신규 및 기존 AutoML Translation 모델을 자동으로 제공합니다. 포털에 커스텀 모델을 추가한 후 포털 사용자가 번역에 커스텀 모델을 사용하도록 선택할 수 있습니다.
번역 메모리가 있다면 문장 쌍 수와 품질에 따라 해당 데이터를 내보내고 학습 데이터로 사용할 수 있습니다. AutoML Translation에서는 약 6,000개 정도의 문장 쌍을 권장합니다. 일반적으로 데이터의 양보다는 전체 문장과 같이 고품질의 데이터가 높은 고품질의 모델을 만듭니다.
포털에 모델 추가
관리자는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 포털에 모델을 추가합니다. 포털 사용자는 번역을 요청할 때 이러한 모델을 사용하도록 선택할 수 있습니다.
Google Cloud Console의 번역 허브 섹션에서 리소스 페이지로 이동합니다.
리소스 목록에서 모델을 하나 이상 선택하여 하나 이상의 포털에 추가합니다.
포털에 할당을 클릭하면 포털에 리소스 할당 창이 열립니다.
포털 필드에서 모델을 추가할 포털을 하나 이상 선택합니다.
할당을 클릭합니다.
리소스 페이지에서 각 리소스의 포털 이름 열을 확인하여 추가를 확인할 수 있습니다.