गहन शिक्षा में गोता लगाएँ (D2L.ai) एक ओपन-सोर्स पाठ्यपुस्तक है जो गहन शिक्षा को सभी के लिए सुलभ बनाती है। इसमें PyTorch, JAX, TensorFlow और MXNet में स्व-निहित कोड के साथ-साथ वास्तविक दुनिया के उदाहरण, प्रदर्शनी आंकड़े और गणित के साथ इंटरैक्टिव ज्यूपिटर नोटबुक की सुविधा है। अब तक, D2L को दुनिया भर के 400 से अधिक विश्वविद्यालयों द्वारा अपनाया गया है, जैसे कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय और सिंघुआ विश्वविद्यालय। यह कार्य चीनी, जापानी, कोरियाई, पुर्तगाली, तुर्की और वियतनामी में भी उपलब्ध कराया गया है, साथ ही स्पेनिश और अन्य भाषाओं को भी लॉन्च करने की योजना है।
ऐसी ऑनलाइन पुस्तक रखना एक चुनौतीपूर्ण प्रयास है जो लगातार अद्यतन रखी जाए, कई लेखकों द्वारा लिखी गई हो और कई भाषाओं में उपलब्ध हो। इस पोस्ट में, हम एक समाधान प्रस्तुत करते हैं जिसका उपयोग करके D2L.ai ने इस चुनौती का समाधान किया सक्रिय कस्टम अनुवाद (एसीटी) सुविधा of अमेज़न अनुवाद और एक बहुभाषी स्वचालित अनुवाद पाइपलाइन का निर्माण।
हम प्रदर्शित करते हैं कि इसका उपयोग कैसे करना है एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल और अमेज़ॅन अनुवाद सार्वजनिक एपीआई स्वचालित मशीन बैच अनुवाद प्रदान करना, और दो भाषा युग्मों के बीच अनुवाद का विश्लेषण करना: अंग्रेजी और चीनी, और अंग्रेजी और स्पेनिश। हम अनुवाद की गुणवत्ता और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए इस स्वचालित अनुवाद पाइपलाइन में अमेज़ॅन अनुवाद का उपयोग करते समय सर्वोत्तम प्रथाओं की भी अनुशंसा करते हैं।
समाधान अवलोकन
हमने Amazon Translate में ACT सुविधा का उपयोग करके कई भाषाओं के लिए स्वचालित अनुवाद पाइपलाइन बनाई। ACT आपको अनुरूप अनुवाद उदाहरण प्रदान करके तुरंत अनुवाद आउटपुट को अनुकूलित करने की अनुमति देता है समानांतर डेटा. समानांतर डेटा में स्रोत भाषा में पाठ्य उदाहरणों का संग्रह और एक या अधिक लक्ष्य भाषाओं में वांछित अनुवाद शामिल होते हैं। अनुवाद के दौरान, ACT स्वचालित रूप से समानांतर डेटा से सबसे प्रासंगिक खंडों का चयन करता है और उन खंड जोड़े के आधार पर अनुवाद मॉडल को तुरंत अपडेट करता है। इसके परिणामस्वरूप ऐसे अनुवाद प्राप्त होते हैं जो समानांतर डेटा की शैली और सामग्री से बेहतर ढंग से मेल खाते हैं।
आर्किटेक्चर में कई उप-पाइपलाइनें शामिल हैं; प्रत्येक उप-पाइपलाइन एक भाषा अनुवाद को संभालती है जैसे अंग्रेजी से चीनी, अंग्रेजी से स्पेनिश, इत्यादि। एकाधिक अनुवाद उप-पाइपलाइनों को समानांतर में संसाधित किया जा सकता है। प्रत्येक उप-पाइपलाइन में, हम पहले मानव-अनुवादित D2L पुस्तकों से पूंछे गए अनुवाद उदाहरणों के उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट का उपयोग करके अमेज़ॅन अनुवाद में समानांतर डेटा बनाते हैं। फिर हम रन टाइम पर तुरंत अनुकूलित मशीन अनुवाद आउटपुट उत्पन्न करते हैं, जो बेहतर गुणवत्ता और सटीकता प्राप्त करता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम प्रदर्शित करते हैं कि ACT के साथ Amazon Translate का उपयोग करके प्रत्येक अनुवाद पाइपलाइन का निर्माण कैसे किया जाए अमेज़न SageMaker और अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3)।
सबसे पहले, हम स्रोत दस्तावेज़, संदर्भ दस्तावेज़ और समानांतर डेटा प्रशिक्षण सेट को S3 बकेट में रखते हैं। फिर हम अमेज़ॅन ट्रांसलेट सार्वजनिक एपीआई का उपयोग करके अनुवाद प्रक्रिया को चलाने के लिए सेजमेकर में ज्यूपिटर नोटबुक बनाते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पोस्ट में दिए गए चरणों का पालन करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित के साथ एक AWS खाता है:
- तक पहुंच AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) भूमिका और नीति विन्यास के लिए
- अमेज़ॅन ट्रांसलेट, सेजमेकर और अमेज़ॅन एस3 तक पहुंच
- स्रोत दस्तावेज़, संदर्भ दस्तावेज़, समानांतर डेटा डेटासेट और अनुवाद के आउटपुट को संग्रहीत करने के लिए एक S3 बाल्टी
ACT के साथ Amazon Translate के लिए IAM भूमिका और नीतियां बनाएं
हमारी IAM भूमिका में Amazon Translate के लिए एक कस्टम ट्रस्ट नीति शामिल होनी चाहिए:
इस भूमिका में एक अनुमति नीति भी होनी चाहिए जो अमेज़ॅन अनुवाद को अमेज़ॅन एस3 में इनपुट फ़ोल्डर और सबफ़ोल्डर्स तक पढ़ने की पहुंच प्रदान करती है जिसमें स्रोत दस्तावेज़ शामिल हैं, और आउटपुट एस3 बकेट और फ़ोल्डर तक पढ़ने/लिखने की पहुंच प्रदान करती है जिसमें अनुवादित दस्तावेज़ शामिल हैं:
अनुवाद कार्यों के लिए सेजमेकर में ज्यूपिटर नोटबुक चलाने के लिए, हमें सेजमेकर निष्पादन भूमिका के लिए एक इनलाइन अनुमति नीति प्रदान करने की आवश्यकता है। यह भूमिका अमेज़ॅन अनुवाद सेवा भूमिका को सेजमेकर को सौंप देती है जो सेजमेकर नोटबुक को निर्दिष्ट S3 बकेट में स्रोत और अनुवादित दस्तावेज़ों तक पहुंच प्रदान करती है:
समानांतर डेटा प्रशिक्षण नमूने तैयार करें
ACT में समानांतर डेटा को एक इनपुट फ़ाइल द्वारा प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है जिसमें पाठ्य उदाहरण जोड़े की एक सूची शामिल होती है, उदाहरण के लिए, स्रोत भाषा (अंग्रेजी) और लक्ष्य भाषा (चीनी) की एक जोड़ी। इनपुट फ़ाइल TMX, CSV, या TSV प्रारूप में हो सकती है। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट CSV इनपुट फ़ाइल का एक उदाहरण दिखाता है। पहला कॉलम स्रोत भाषा डेटा (अंग्रेजी में) है, और दूसरा कॉलम लक्ष्य भाषा डेटा (चीनी में) है। निम्नलिखित उदाहरण D2L-en पुस्तक और D2L-zh पुस्तक से लिया गया है।
अमेज़ॅन ट्रांसलेट में कस्टम समानांतर डेटा प्रशिक्षण करें
सबसे पहले, हम S3 बकेट और फ़ोल्डर्स सेट करते हैं जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। source_data
फ़ोल्डर में अनुवाद से पहले स्रोत दस्तावेज़ शामिल हैं; बैच अनुवाद के बाद उत्पन्न दस्तावेज़ आउटपुट फ़ोल्डर में डाल दिए जाते हैं। ParallelData
फ़ोल्डर में पिछले चरण में तैयार की गई समानांतर डेटा इनपुट फ़ाइल होती है।
इनपुट फ़ाइलें अपलोड करने के बाद source_data
फ़ोल्डर, हम उपयोग कर सकते हैं CreateParallelData API Amazon Translate में समानांतर डेटा निर्माण कार्य चलाने के लिए:
नए प्रशिक्षण डेटासेट के साथ मौजूदा समानांतर डेटा को अपडेट करने के लिए, हम इसका उपयोग कर सकते हैं अपडेटपैरेललडेटा एपीआई:
S3_BUCKET = “YOUR-S3_BUCKET-NAME”
pd_name = “pd-d2l-short_test_sentence_enzh_all”
pd_description = “Parallel Data for English to Chinese”
pd_fn = “d2l_short_test_sentence_enzh_all.csv”
response_t = translate_client.update_parallel_data( Name=pd_name, # pd_name is the parallel data name Description=pd_description, # pd_description is the parallel data description ParallelDataConfig={ 'S3Uri': 's3://'+S3_BUCKET+'/Paralleldata/'+pd_fn, # S3_BUCKET is the S3 bucket name defined in the previous step 'Format': 'CSV' },
)
print(pd_name, ": ", response_t['Status'], " updated.")
हम अमेज़ॅन ट्रांसलेट कंसोल पर प्रशिक्षण कार्य की प्रगति की जांच कर सकते हैं। जब कार्य पूरा हो जाता है, तो समानांतर डेटा स्थिति इस प्रकार दिखाई देती है सक्रिय और उपयोग के लिए तैयार है।
समानांतर डेटा का उपयोग करके एसिंक्रोनाइज़्ड बैच अनुवाद चलाएँ
बैच अनुवाद एक ऐसी प्रक्रिया में किया जा सकता है जहां एकाधिक स्रोत दस्तावेज़ स्वचालित रूप से लक्षित भाषाओं में दस्तावेज़ों में अनुवादित हो जाते हैं। इस प्रक्रिया में स्रोत दस्तावेज़ों को S3 बकेट के इनपुट फ़ोल्डर में अपलोड करना, फिर लागू करना शामिल है स्टार्टटेक्स्टट्रांसलेशनजॉब एपीआई एसिंक्रोनाइज़्ड अनुवाद कार्य शुरू करने के लिए अमेज़ॅन ट्रांसलेट का:
हमने थोक अनुवाद के लिए डी2एल पुस्तक (डी2एल-एन) से अंग्रेजी में पांच स्रोत दस्तावेजों का चयन किया। अमेज़ॅन ट्रांसलेट कंसोल पर, हम अनुवाद कार्य की प्रगति की निगरानी कर सकते हैं। जब नौकरी की स्थिति बदलती है पूरा, हम S2 बकेट आउटपुट फ़ोल्डर में चीनी (D3L-zh) में अनुवादित दस्तावेज़ पा सकते हैं।
अनुवाद की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें
अमेज़ॅन ट्रांसलेट में एसीटी सुविधा की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करने के लिए, हमने समान दस्तावेज़ों को संसाधित करने के लिए समानांतर डेटा के बिना अमेज़ॅन ट्रांसलेट रीयल-टाइम अनुवाद की पारंपरिक पद्धति को भी लागू किया, और एसीटी के साथ बैच अनुवाद आउटपुट के साथ आउटपुट की तुलना की। हमने दोनों विधियों के बीच अनुवाद गुणवत्ता को बेंचमार्क करने के लिए BLEU (द्विभाषी मूल्यांकन अंडरस्टडी) स्कोर का उपयोग किया। मशीनी अनुवाद आउटपुट की गुणवत्ता को सटीक रूप से मापने का एकमात्र तरीका एक विशेषज्ञ की समीक्षा करना और गुणवत्ता को ग्रेड करना है। हालाँकि, BLEU दो आउटपुट के बीच सापेक्ष गुणवत्ता सुधार का अनुमान प्रदान करता है। BLEU स्कोर आम तौर पर 0-1 के बीच की एक संख्या होती है; यह मशीनी अनुवाद और संदर्भ मानव अनुवाद की समानता की गणना करता है। उच्च स्कोर प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) में बेहतर गुणवत्ता का प्रतिनिधित्व करता है।
हमने चार पाइपलाइनों में दस्तावेज़ों के एक सेट का परीक्षण किया है: अंग्रेजी से चीनी (एन से ज़ेड), चीनी से अंग्रेजी (ज़ से एन), अंग्रेजी से स्पेनिश (एन से ईएस), और स्पेनिश से अंग्रेजी (ईएस से एन)। निम्नलिखित आंकड़े से पता चलता है कि ACT के साथ अनुवाद ने सभी अनुवाद पाइपलाइनों में उच्च औसत BLEU स्कोर उत्पन्न किया।
हमने यह भी देखा कि, समानांतर डेटा जोड़े जितने अधिक बारीक होंगे, अनुवाद प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। उदाहरण के लिए, हम पैराग्राफ के जोड़े के साथ निम्नलिखित समानांतर डेटा इनपुट फ़ाइल का उपयोग करते हैं, जिसमें 10 प्रविष्टियाँ हैं।
समान सामग्री के लिए, हम वाक्यों के जोड़े और 16 प्रविष्टियों के साथ निम्नलिखित समानांतर डेटा इनपुट फ़ाइल का उपयोग करते हैं।
हमने अमेज़ॅन ट्रांसलेट में दो समानांतर डेटा इकाइयों के निर्माण के लिए दोनों समानांतर डेटा इनपुट फ़ाइलों का उपयोग किया, फिर एक ही स्रोत दस्तावेज़ के साथ दो बैच अनुवाद कार्य बनाए। निम्नलिखित आंकड़ा आउटपुट अनुवादों की तुलना करता है। यह दर्शाता है कि अंग्रेजी से चीनी अनुवाद और चीनी से अंग्रेजी अनुवाद दोनों के लिए, वाक्यों के जोड़े के साथ समानांतर डेटा का उपयोग करने वाले आउटपुट ने पैराग्राफ के जोड़े के साथ समानांतर डेटा का उपयोग करने वाले आउटपुट से बेहतर प्रदर्शन किया।
यदि आप इन बेंचमार्क विश्लेषणों के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो देखें "डीप इनटू डीप लर्निंग" के लिए ऑटो मशीन अनुवाद और सिंक्रोनाइज़ेशन।
क्लीन अप
भविष्य में आवर्ती लागतों से बचने के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप अपने द्वारा बनाए गए संसाधनों को साफ़ करें:
- अमेज़ॅन ट्रांसलेट कंसोल पर, आपके द्वारा बनाए गए समानांतर डेटा का चयन करें और चुनें मिटाना. वैकल्पिक रूप से, आप का उपयोग कर सकते हैं DeleteParallelData API या AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई) हटाएं-समानांतर-डेटा समानांतर डेटा को हटाने का आदेश।
- S3 बकेट हटाएं स्रोत और संदर्भ दस्तावेज़ों, अनुवादित दस्तावेज़ों और समानांतर डेटा इनपुट फ़ाइलों को होस्ट करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- IAM भूमिका और नीति हटाएँ. निर्देशों के लिए, देखें भूमिकाएँ या उदाहरण प्रोफ़ाइल हटाना और IAM नीतियों को हटाना.
निष्कर्ष
इस समाधान के साथ, हमारा लक्ष्य अनुवाद की गुणवत्ता बनाए रखते हुए और कई भाषाओं का समर्थन करते हुए मानव अनुवादकों के कार्यभार को 80% तक कम करना है। आप अपने अनुवाद की गुणवत्ता और दक्षता में सुधार के लिए इस समाधान का उपयोग कर सकते हैं। हम अन्य भाषाओं के लिए समाधान वास्तुकला और अनुवाद गुणवत्ता को और बेहतर बनाने पर काम कर रहे हैं।
आपकी प्रतिपुष्टि का हमेशा स्वागत है; कृपया अपने विचार और प्रश्न टिप्पणी अनुभाग में छोड़ें।
लेखक के बारे में
युनफेई बाई AWS में वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। एआई/एमएल, डेटा साइंस और एनालिटिक्स में पृष्ठभूमि के साथ, युनफेई ग्राहकों को व्यावसायिक परिणाम देने के लिए एडब्ल्यूएस सेवाओं को अपनाने में मदद करता है। वह एआई/एमएल और डेटा एनालिटिक्स समाधान डिजाइन करते हैं जो जटिल तकनीकी चुनौतियों को दूर करते हैं और रणनीतिक उद्देश्यों को आगे बढ़ाते हैं। युनफेई ने इलेक्ट्रॉनिक और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में पीएचडी की है। काम के अलावा युनफेई को पढ़ना और संगीत पसंद है।
राहेल हू AWS मशीन लर्निंग यूनिवर्सिटी (MLU) में एक व्यावहारिक वैज्ञानिक हैं। वह एमएल ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) और एक्सेलेरेटर कंप्यूटर विजन सहित कुछ कोर्स डिजाइन का नेतृत्व कर रही हैं। रेचेल एक AWS वरिष्ठ वक्ता हैं और उन्होंने AWS re:Invent, NVIDIA GTC, KDD, और MLOps समिट सहित शीर्ष सम्मेलनों में बात की है। AWS में शामिल होने से पहले, रेचेल ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल बनाने वाले मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में काम किया। काम के अलावा, वह योग, बेहतरीन फ्रिसबी, पढ़ना और यात्रा करना पसंद करती है।
वॉटसन श्रीवत्सन AWS की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सेवा, Amazon Translate के लिए प्रधान उत्पाद प्रबंधक हैं। सप्ताहांत में, आप उसे प्रशांत नॉर्थवेस्ट में खुले में भ्रमण करते हुए पाएंगे।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-multilingual-automatic-translation-pipeline-with-amazon-translate-active-custom-translation/
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- समाधान ढूंढे
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- स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय
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