Custom AI

MTエンジンモデルのトレーニング

本コンテンツはPhrase Language AIの機械翻訳により、英語から翻訳されています。

エンジンをトレーニングするには、以下の手順に従ってください。

  1. MTモデルページから、Train MT modelをクリックします。

    New MT modelウィンドウが開きます。

  2. モデルの名前を入力します。

  3. 一覧からDatasetを選択します。

    原文言語と訳文言語が、セグメントの合計数とともに表示されます。

    エンジントレーニングで使用するには、データセットには最低5,000セグメントが必要ですが、理想的には10,000セグメント以上が必要です。

  4. Create and trainをクリックします。

    モデルの名前がステータスとともに一覧に追加されます。トレーニングには、セグメント数に応じて数時間かかる場合があります。

Moreメニューellipses.pngを使用してOverviewを開くこともできます。

トレーニングが失敗してエラーのステータスになった場合は、MoreメニューからRetryRetryをクリックして、再度試行してください。

モデルの使用

エンジンがトレーニングされると、そのモデルをPhrase Language AIで使用できるようになります。

モデルをPhrase Language AIで使用するには、以下の手順に従ってください。

  1. 一覧にあるモデルの省略記号メニューellipses.pngからDeploy to Language AI (TMS)を選択するか、モデル詳細ページでDeploy to Language AI (TMS)をクリックします。

    Deploy to Language AI (TMS)ウィンドウが開きます。

  2. 原文言語および訳文言語の一覧から、モデルの言語ペアに属する特定のロケール組み合わせを選択します。

  3. モデルをデプロイするMTプロファイルを一覧から選択します。

    プロファイル名の横にある X をクリックして削除します。

  4. Deploy をクリックします。

    モデルは、モデル一覧と詳細ページの両方で Deployed ステータスとしてマークされ、デプロイ先のプロファイル数も表示されます。デプロイ数にカーソルを合わせると、プロファイル名が表示されます。

モデルは Phrase NextMT 設定で表示されるようになります。

カスタムモデルを翻訳に使用するには、お客様モデルのみを使用して専用の MT プロファイル を作成し、プロジェクト機械翻訳 設定でそのモデルを適用します。

デプロイされたモデルが削除またはデプロイ解除されると、割り当てが解放されます。制限が変更されていないと仮定すると、解放された割り当てを再利用して新しいモデルをデプロイできます。

すでにデプロイされているモデルを別の MT プロファイルに移動する場合、またはデプロイ割り当てを再利用するために解放する場合は、まず現在の MT プロファイルからモデルを削除してください。このコントロールは、カスタム AI MT モデルページでは使用できません。これは、現在モデルを保持している Phrase Language AI MT プロファイル内にあります。

  1. カスタム AI MT モデルページで、削除するモデルのカスタム ID をコピーします。

  2. Phrase Language AI で、現在モデルを保持している MT プロファイルを開きます。

  3. Phrase カスタム NextMT の横にある 編集 をクリックします。

  4. 先ほどコピーしたカスタム ID を使用して、一覧からモデルを見つけます。

  5. モデルの横にあるゴミ箱アイコンをクリックし、プロファイルを保存します。

削除後、カスタム AI MT モデルページで更新されたステータスが同期されるまで数分かかる場合があります。同期されると、モデルのステータスが Ready to deploy に変わり、Deploy to Language AI (TMS) ボタンが再度有効になります。モデルはプロファイル間を移動するだけなので、削除や再トレーニングを行わず、追加のデプロイ割り当てを使用せずに、別の MT プロファイルにデプロイできます。

モデルの削除

モデルが不要になった場合は、MTモデルページの詳細メニューMore Menu、または特定のモデルページの3点リーダーメニューMore Menuから削除できます。

モデルを削除すると、Phrase Platformからそのモデルが削除され、自動的にデプロイが解除されます。

この記事は役に立ちましたか?

Sorry about that! In what way was it not helpful?

The article didn’t address my problem.
I couldn’t understand the article.
The feature doesn’t do what I need.
Other reason.

Note that feedback is provided anonymously so we aren't able to reply to questions.
If you'd like to ask a question, submit a request to our Support team.
Thank you for your feedback.