Um eine Engine zu trainieren, befolgen Sie diese Schritte:
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Klicken Sie auf der Seite für MT-Modelle auf MT-Modell trainieren.
Das Fenster öffnet sich.
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Geben Sie einen Namen für das Modell an.
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Wählen Sie einen aus der Dropdown-Liste aus.
Die Ausgangssprache und Zielsprache werden zusammen mit der Gesamtzahl der Segmente angezeigt.
Um für das Engine-Training verwendbar zu sein, benötigt ein Datensatz mindestens 5.000 Segmente, idealerweise jedoch mehr als 10.000.
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Klicken Sie auf Erstellen und trainieren.
Der Name des Modells wird zusammen mit dem Status zur Liste hinzugefügt. Das Training kann je nach Anzahl der Segmente mehrere Stunden dauern.
Das -Menü kann auch verwendet werden, um die zu öffnen.
Falls ein Training fehlschlägt und einen Fehler-Status aufweist, klicken Sie im -Menü auf „Wiederholen“ , um einen weiteren Versuch zu starten.
Sobald eine Engine trainiert ist, kann das Modell in Phrase Language AI verwendet werden.
Um das Modell in Phrase Language AI zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte:
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Wählen Sie In Language AI (TMS) bereitstellen aus dem Ellipsen-Menü
eines beliebigen Modells in der Liste aus oder klicken Sie auf der Modelldetailseite auf In Language AI (TMS) bereitstellen.
Das Fenster öffnet sich.
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Wählen Sie eine spezifische Sprachkombination, die zum Sprachpaar des Modells gehört, aus den Dropdown-Listen und aus.
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Wählen Sie aus der Liste aus, für welche MT-Profile das Modell bereitgestellt werden soll.
Klicken Sie auf das X neben dem Profil-Namen, um es zu entfernen.
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Klicken Sie auf Deploy.
Das Modell wird sowohl in der Modell-Liste als auch auf der Detailseite als markiert, zusammen mit der Anzahl der Profile, für die es bereitgestellt wurde. Fahren Sie mit der Maus über die Anzahl der Bereitstellungen, um die Profil-Namen zu sehen.
Das Modell ist jetzt in der Phrase NextMT-Konfiguration sichtbar.
Um das Individuell-Modell für die Übersetzung zu verwenden, erstellen Sie ein dediziertes MT Profil, das nur das Kunden-Modell verwendet, und wenden Sie dieses Modell dann in den maschinelle Übersetzung-Einstellungen eines Projekt an.
Wenn bereitgestellte Modelle entfernt oder die Bereitstellung aufgehoben wird, wird das Kontingent freigegeben. Unter der Annahme, dass sich das Limit nicht geändert hat, kann das freigegebene Kontingent dann wiederverwendet werden, um neue Modelle bereitzustellen.
Wenn ein Modell nicht mehr benötigt wird, kann es entweder über das -Menü auf der MT-Modellseite oder über das Drei-Punkte-Menü
auf der spezifischen Modellseite gelöscht werden.
Das Löschen eines Modells entfernt es von der Phrase Platform und hebt die Bereitstellung automatisch auf.