번역 에이전트 + GaiaNet
앤드류 응 교수가 개발한 번역 에이전트는 여러 언어에 걸쳐 정확하고 효율적으로 번역할 수 있도록 설계되었습니다. 오픈 소스 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하여 고품질 번역을 제공합니다. 모든 GaiaNet 노드를 LLM 백엔드로 사용할 수 있습니다.
이 에이전트를 시작하고 실행하는 명령은 GitHub - 세컨드 스테이트/번역 에이전트를 참조하세요.
퍼블릭 GaiaNet 노드 위에서 번역 에이전트를 백엔드로 실행한 다음 대상 언어로 콘텐츠를 번역할 수 있습니다. 번역 에이전트와 오픈 소스 LLM의 성능에 대해 자세히 알아보려면 GaiaNet의 에이전트 번역 문서를 참조하세요.
환경 준비
여기서는 gemma-2-27b 모델의 퍼블릭 GaiaNet 노드를 사용하겠습니다. https://gemma.us.gaianet.network/
.
또는 기기에서 로컬로 GaiaNet 노드를 시작할 수도 있습니다. 이 가이드를 참조하세요.
시작하려면 오픈 소스 LLM을 지원하는 번역 에이전트를 복제합니다.
git clone https://github.com/second-state/translation-agent.git
cd 번역 에이전트
git 체크아웃 사용_llamaedge
환경 변수를 설정하고 필요한 경우 필요한 Python 패키지를 설치합니다. OPENAI_BASE_URL을 다음과 같이 바꿉니다. https://gemma.us.gaianet.network/
export OPENAI_BASE_URL="https://gemma.us.gaianet.network/v"
export PYTHONPATH=${PWD}/src
export OPENAI_API_KEY="GAIANET"
pip install python-dotenv
pip install openai tiktoken icecream langchain_text_splitters
번역 작업 준비
찾기 예제/샘플 텍스트
폴더를 만듭니다. 이 폴더에 번역하려는 파일을 넣고 경로를 가져옵니다. 여기에서는 소스 텍스트 중국어 forbiddencity.txt
이 중국 왕궁에 대한 소개이므로 문서 경로를 기록해 두세요, 샘플 텍스트/금지도시.txt
. 이것은 상대 경로
에서 example_script.py
파일을 만듭니다.
찾기 examples/example_script.py
파일을 복제된 에이전트 리포지토리에 추가하고 코드를 검토하세요. 에이전트에게 문서를 찾을 수 있는 위치와 번역 방법을 알려줍니다. 위의 상대 경로를 변경합니다. 모델 이름을 사용 중인 모델 이름으로 변경합니다(여기서는 gemma
모델; 또한 원하는 소스 및 대상 언어를 변경합니다 (여기서는 중국어
를 소스 언어로 사용하고 영어
를 대상 언어로 설정합니다.)
import os
import translation_agent as ta
if __name__ == "__main__":
source_lang, target_lang, country = "Chinese", "English", "Britain"
relative_path = "sample-texts/forbiddencity.txt"
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
full_path = os.path.join(script_dir, relative_path)
with open(full_path, encoding="utf-8") as file:
source_text = file.read()
print(f"Source text:\n\n{source_text}\n------------\n")
translation = ta.translate(
source_lang=source_lang,
target_lang=target_lang,
source_text=source_text,
country=country,
model="gemma",
)
print(f"Translation:\n\n{translation}")
번역
다음과 같이 파이썬 번역 스크립트를 실행합니다.
cd 예제
파이썬 예제_스크립트.py
몇 분 정도 기다리면 단말기 화면에 영어 번역이 표시됩니다.