Per addestrare un motore, segui questi passaggi:
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Dalla pagina dei modelli MT, clicca Addestra modello MT.
Si apre la finestra .
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Fornisci un nome per il modello.
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Seleziona un dal menu a discesa.
Le lingue di origine e destinazione sono presentate insieme al numero totale di segmenti.
Per essere utilizzabile per l'addestramento del motore, un dataset richiede un minimo di 5.000 segmenti, ma idealmente, più di 10.000.
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Clicca Crea e addestra.
Il nome del modello viene aggiunto all'elenco insieme allo stato. L'addestramento può richiedere diverse ore a seconda del numero di segmenti.
Il menu può essere utilizzato anche per aprire il .
Nel caso in cui un addestramento fallisca e abbia uno stato di errore, clicca Riprova dal menu per fare un altro tentativo.
Una volta che un motore è addestrato, il modello può essere utilizzato in Phrase Language AI.
Per utilizzare il modello in Phrase Language AI, segui questi passaggi:
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Seleziona Distribuisci a Language AI (TMS) dal menu ellissi
di qualsiasi modello nell'elenco o clicca Distribuisci a Language AI (TMS) nella pagina dei dettagli del modello.
Si apre la finestra .
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Seleziona qualsiasi combinazione locale specifica appartenente alla coppia di lingue del modello dalle liste a discesa e .
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Seleziona quali profili MT il modello dovrebbe essere distribuito dal menu a discesa.
Clicca sul x accanto al nome del profilo per rimuoverlo.
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Clicca su Deploy.
Il modello sarà contrassegnato sia nell'elenco dei modelli che nella pagina dei dettagli come in stato di insieme a quanti profili è distribuito. Passa il mouse sul numero di distribuzioni per vedere i nomi dei profili.
Il modello è ora visibile nella configurazione di Phrase NextMT.
Per usare il modello personalizzato per la traduzione, crea un profilo MT dedicato utilizzando solo il modello cliente e poi applica quel modello nelle impostazioni di traduzione automatica di un progetto.
Se i modelli distribuiti vengono rimossi o non distribuiti, il quota viene liberato. Assumendo che il limite non sia cambiato, il quota liberato può poi essere riutilizzato per distribuire nuovi modelli.