易翻译引擎平台
易翻译引擎平台
基于标准 Encoder-Decoder 架构，支持 24/36 层配置。多头注意力头数可根据语种对复杂度动态调整，中英方向默认 16 头，小语种可降至 8 头以降低显存占用。
在 30+ 语种混合模型上启用 MoE 层。每个 token 经由门控网络分配给 top-2 专家，总参数量可达 1.2T 但推理时仅激活约 13B 参数，在 BLEU 上比稠密模型提高 2.1 分。
推理时注入领域术语表，通过 constrained decoding 确保专有名词、产品名称、法律条款的翻译一致性。术语表以 JSON 格式传入，支持正则匹配与大小写敏感控制。
引擎内置 TM 模糊匹配模块，对输入句子计算 n-gram 指纹，在千万级记忆库中实现 < 5ms 检索。匹配度超过 80% 的结果直接返回，跳过模型推理，降低 40-60% 的 GPU 负载。
支持单条与批量文本翻译。请求体携带 source_lang、target_lang 和待翻译文本数组，响应返回译文与对齐信息。单次最多 128 条，每条不超过 5000 字符。
上传 PDF、DOCX、PPTX 或 Markdown 文件，异步返回翻译后的文档。保留原始排版、表格结构与图片中的文字也会提取并翻译后回填。
传入文本片段，返回 top-3 语种及其置信度分数。基于 fastText 分类器，单次检测延迟 < 3ms，覆盖 200+ 语种与地区变体。
返回当前引擎版本、加载的模型列表、GPU 利用率、请求队列深度与平均延迟。用于运维监控与自动扩缩容决策。
创建、更新、删除自定义术语库。支持批量导入 CSV/JSON，单个术语库上限 50 万条。术语在翻译请求中通过 glossary_id 参数关联。
基于 SSE (Server-Sent Events) 的流式翻译接口，token 级别实时输出。适用于语音同传、实时字幕等低延迟场景，首 token 延迟 < 200ms。
整理平行语料（TMX、CSV 或纯文本格式），清洗噪声句对。内置数据质量检测：长度比异常、语种错配、特殊字符比例过高自动筛除。
使用 SentencePiece 在目标语料上训练 BPE 分词器。词汇表大小建议 32k-64k，覆盖 99.5% 以上的 token。支持增量合并已有词表。
在预训练多语种基座上，使用 LoRA 或全参数微调。LoRA rank=64 时可在单张 A100 上完成微调，参数量仅为基座的 0.3%，BLEU 损失 < 0.5。
基于 BLEU、COMET、chrF 多指标评估。通过后在 ONNX 或 TensorRT 上导出优化模型，体积压缩 40-60%，推理速度提升 2-4 倍。
新模型以影子模式部署，对比生产模型的翻译结果。连续 7 天指标优于基线则自动切流，支持一键回滚至上一版本。
将 FP16 模型量化为 INT8 精度，在 NVIDIA T4 上实测推理吞吐提升 3.2 倍，BLEU 损失控制在 0.3 以内。使用 TensorRT 的 PTQ 校准流程，仅需 500 条校准样本。
在重复片段场景下，KV-Cache 命中后绕过 encoder 直接输出，延迟降至 5ms 以内。缓存策略支持 LRU 与基于语义相似度的自适应淘汰。
通过 continuous batching 动态合并请求，A100 80GB 上可同时处理 4000+ 请求。batch scheduler 每 10ms 重组一次批次，最大化 GPU 利用率。
翻译记忆库的模糊匹配召回率从 42% 提升至 60% 以上，结合向量检索替代 n-gram 指纹，有效减少 30% 的无效推理调用的同时保持了亚毫秒级检索速度。
from traneasy import TranslateClient
client = TranslateClient(api_key="YOUR_API_KEY")
# 文本翻译
result = client.translate(
text=["Hello, world!", "How are you?"],
source_lang="en",
target_lang="zh",
glossary_id="my_tech_terms"
)
for item in result.translations:
print(f"{item.source} -> {item.target}")curl -X POST "https://api.traneasy-translate.dev/v2/translate/text" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"source_lang": "en",
"target_lang": "ja",
"text": ["Machine translation has come a long way."],
"options": {"formality": "formal"}
}'import { TranslateClient } from "@traneasy/translate-sdk";
const client = new TranslateClient({ apiKey: process.env.TRANEASY_KEY });
const { translations } = await client.translateText({
sourceLang: "zh",
targetLang: "en",
text: ["请将这份合同翻译成英文。"],
});
console.log(translations[0].target);提供预构建 Docker 镜像，基础镜像基于 nvidia/cuda:12.4.0-runtime-ubuntu22.04。一键拉取并启动翻译服务。
完整的 Helm Chart 包，包含 Deployment、HPA、Service、Ingress 配置。适配 AWS EKS、GCP GKE、阿里云 ACK。
将翻译引擎封装为云函数，适用于非持续高负载场景。支持 AWS Lambda（容器镜像模式）、阿里云函数计算。