基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用,通过docker打包开源翻译模型,可到内网或者无网络环境下运行使用,可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用,通过docker打包开源翻译模型,可到内网或者无网络环境下运行使用,可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译,想要什么语种直接进行指定和修改就行。

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用,通过docker打包开源翻译模型,可到内网或者无网络环境下运行使用,可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译_第1张图片

环境要求,电脑内存低于8G建议不要尝试了,有无GPU都可以运行,但是有GPU性能更好。

我在后面已经通过docker打包好所有环境了,对应的完整代码和服务都发布了,可以免费使用。了解过程的可以根据下面的步骤一步一步来掌握:

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用,通过docker打包开源翻译模型,可到内网或者无网络环境下运行使用,可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译_第2张图片

1)准备一个Linux环境,这里以CentOS为例,也可以使用我之前封装好的镜像环境:

docker pull ycj520/centos:1.0.1

docker run -itd --name centos_1 -p 2222<

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