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Demo MT Aina

Instrucciones para ejecutar en local la demo de traducción del proyecto Aina. Ahora utilizamos tres modelos: - Catalán - Castellano - Catalán - Inglés - Inglés - Catalán

Requisitos

La demo necesita las siguientes librerias: - ctranslate2>=2.1.0 - nltk>=3.6.2 - sentencepiece>=0.1.96 - streamlit>=0.84.0 - watchdog>=2.1.3

pip3 install -r requirements.txt

Modelos

Dentro del repositorio, los modelos están en la carpeta models. Cada uno tiene el mismo nombre que en hugging face. En cada carpeta hay que copiar tres ficheros:
- model.bin: Los pesos de la red que entrenamos. - shared_vocabulary.txt: El vocabulario que usa el modelo para representar los tokens. - spm.model: El modelo de SentencePiece que usamos para preprocesar los datos.

Hay que copiar estos tres modelos: - projecte-aina/mt-aina-en-ca - projecte-aina/mt-aina-ca-es - projecte-aina/mt-aina-ca-es

Se pueden descargar de huggingface usando snapshot_download:

from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(repo_id="projecte-aina/mt-aina-en-ca", revision="main")

Ejecutar la demo

Una vez los modelos están en la carpeta models, se puede ejecutar con el comando:

streamlit run translate.py

Deploy Prerequisites

Make

Docker

Docker compose

Deploy via docker compose

To deploy this project run

make deploy

About


Languages

Language:Python 84.7%Language:Dockerfile 13.7%Language:Makefile 1.6%