【人工智能AI】Meta开源AI语言模型NLLB-200

### 部署NLLB翻译模型的方法 对于希望部署NLLB（No Language Left Behind）翻译模型的开发者而言，了解其具体操作流程至关重要。Facebook AI Research开发了这个多语言机器翻译模型来支持超过200种低资源语言之间的互译[^1]。 #### 准备工作环境 为了顺利部署NLLB模型，需先安装必要的依赖库并下载预训练好的权重文件。通常情况下会建议使用Python虚拟环境隔离项目所需的包版本： ```bash conda create -n nllb python=3.8 conda activate nllb pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install transformers sentencepiece sacrebleu ``` #### 加载预训练模型 通过Hugging Face提供的`transformers`库可以方便地加载官方发布的多个不同规模大小版本之一作为基础架构： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M") ``` #### 实现简单的推理接口 创建一个函数用于接收待处理文本输入，并返回经过转换后的目标语言输出字符串形式的结果： ```python def translate(text, target_lang="eng_Latn"): inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512) outputs = model.generate(**inputs, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id[target_lang]) translated_text = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0] return translated_text ``` 上述代码片段展示了如何利用已有的API快速搭建起能够执行跨语系即时在线服务的基础框架[^2]。