Pour entraîner un moteur, suivez ces étapes :
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Depuis la page des modèles de TA, cliquer sur Entraîner le modèle de TA.
La fenêtre s'ouvre.
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Indiquez un nom pour le modèle.
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Sélectionner un dans la liste déroulante.
Les langues source et cible sont présentées avec le nombre total de segments.
Afin d'être utilisable pour l'entraînement d'un moteur, un jeu de données nécessite un minimum de 5 000 segments, mais idéalement plus de 10 000.
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Cliquer sur Créer et entraîner.
Le nom du modèle est ajouté à la liste avec le statut. L'entraînement peut prendre plusieurs heures selon le nombre de segments.
Le menu peut également être utilisé pour ouvrir la .
Dans le cas où un entraînement échoue et présente un statut d'erreur, cliquez sur Réessayer depuis le menu pour faire une nouvelle tentative.
Une fois qu'un moteur est entraîné, le modèle peut être utilisé dans Phrase Language AI.
Pour utiliser le modèle dans Phrase Language AI, suivez ces étapes :
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Sélectionner Déployer vers Language AI (TMS) dans le menu points de suspension
de n'importe quel modèle de la liste ou cliquer sur Déployer vers Language AI (TMS) sur la page des détails du modèle.
La fenêtre s'ouvre.
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Sélectionner toute combinaison de paramètre linguistique spécifique appartenant à la paire de langues du modèle dans les listes déroulantes et .
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Sélectionner les profils de TA vers lesquels le modèle doit être déployé dans la liste déroulante.
Cliquez sur le x à côté du nom du profil pour le retirer.
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Cliquez sur Deploy.
Le modèle sera marqué à la fois dans la liste des modèles et sur la page des détails comme étant dans un état , accompagné du nombre de profils sur lesquels il est déployé. Survolez le nombre de déploiements pour voir les noms des profils.
Le modèle est maintenant visible dans la configuration de Phrase NextMT.
Pour utiliser le modèle Personnalisé pour la traduction, Créer un profil de TA dédié en utilisant uniquement le modèle client, puis appliquez ce modèle dans les paramètres de traduction automatique d'un projet.
Si des modèles déployés sont retirés ou désactivés, le quota est libéré. En supposant que la limite n'a pas changé, le quota libéré peut ensuite être réutilisé pour déployer de nouveaux modèles.