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：
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MTモデルページから、Train MT modelをクリックします。
ウィンドウが開きます。
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モデルの名前を入力します。
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ドロップダウン一覧からを選択します。
原文言語と訳文言語が、セグメントの総数とともに表示されます。
エンジン学習に使用するには、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。
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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。
メニューを使用してを開くこともできます。
トレーニングが失敗し、エラーのステータスになった場合は、メニューからRetry をクリックして、再試行してください。
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。
Phrase Language AIでモデルを使用するには、以下の手順に従ってください：
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一覧にあるモデルの省略記号メニュー
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。
ウィンドウが開きます。
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およびの一覧から、モデルの言語ペアに属する特定のロケールの組み合わせを選択します。
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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。
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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 状態としてマークされ、展開先のプロファイル数も表示されます。展開数にカーソルを合わせると、プロファイル名を確認できます。
モデルは Phrase NextMT<1> 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、そのモデルを プロジェクト<3> の 機械翻訳<2> 設定に適用します。
展開されたモデルが削除または展開解除されると、クォータが解放されます。制限が変更されていないと仮定すると、解放されたクォータは新しいモデルの展開に再利用できます。