opus-mt-gmw-gmw 是 Helsinki-NLP 开发的多语言机器翻译模型,支持日耳曼语族内部语言的翻译,包括德语、荷兰语、卢森堡语等之间的互译。该模型基于 Transformer 架构的 MarianMT 模型,参数量约 220M。
opus-mt-gmw-gmw-ascend/
├── inference.py # 推理测试脚本
├── log.txt # 测试日志
├── README.md # 本文档
├── test_sentences.txt # 测试句子
└── precision_result.json # 精度测试结果cd /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend/
python3 inference.pycd /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend/
python3 inference.py --precision_test| 指标 | 实测值 | 阈值 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 译文匹配率 | 100% | 100% | PASS |
| NPU 加速比 | 8.19x | - | 显著加速 |
| 操作 | 耗时 |
|---|---|
| 平均 CPU 推理时间 (单句) | 1.3216s |
| 平均 NPU 推理时间 (单句) | 0.1613s |
| NPU 加速比 | 8.19x |
| 8 句批量翻译总耗时 | 1.2366s |
| 输入句子 | 输出翻译 |
|---|---|
| Guten Tag, wie geht es Ihnen? | Goeiedag, hoe gaat het? |
| Danke schön! | Dankjewel! |
| Auf Wiedersehen! | Tot ziens! |
结果: CPU 和 NPU 输出的翻译结果完全一致,NPU 相比 CPU 获得约 8.19x 加速
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opus-mt-gmw-gmw Ascend NPU 部署测试
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MODEL_DIR: /data/ysws/agentsp/5-20-1/Helsinki-NLP/opus-mt-gmw-gmw
OUTPUT_DIR: /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend
Mode: precision_test
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创建测试样本
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测试句子已保存到: /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend/test_sentences.txt
共 8 句
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opus-mt-gmw-gmw NPU 推理测试
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Device: npu:0
Model loaded successfully!
测试句子数量: 8
[1] Guten Tag, wie geht es Ihnen?
[2] Schones Wetter heute, nicht wahr?
[3] Ich habe Hunger.
[4] Wo ist die Toilette?
[5] Danke schön!
[6] Auf Wiedersehen!
[7] Wie viel kostet das?
[8] Ich verstehe nicht.
开始翻译 (device: npu:0)...
翻译结果:
[1] 原文: Guten Tag, wie geht es Ihnen?
译文: Goeiedag, hoe gaat het?
[2] 原文: Schones Wetter heute, nicht wahr?
译文: Schones Wetter heute, nietwaar?
[3] 原文: Ich habe Hunger.
译文: Ik heb honger.
[4] 原文: Wo ist die Toilette?
译文: Waar is die toilet?
[5] 原文: Danke schön!
译文: Dankjewel!
[6] 原文: Auf Wiedersehen!
译文: Tot ziens!
[7] 原文: Wie viel kostet das?
译文: Hoeveel kostet dit?
[8] 原文: Ich verstehe nicht.
译文: Ik begrijp het niet.
总耗时: 1.2366s
平均每句: 0.1546s
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opus-mt-gmw-gmw 精度测试 (CPU vs NPU)
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Device: npu:0
加载 CPU 模型...
CPU 模型加载完成
加载 NPU 模型...
NPU 模型加载完成
测试句子数量: 3
--- 句子 1 ---
原文: Guten Tag, wie geht es Ihnen?
CPU 译文: Goeiedag, hoe gaat het?
CPU 耗时: 1.5159s
NPU 译文: Goeiedag, hoe gaat het?
NPU 耗时: 0.2066s
译文匹配: True
--- 句子 2 ---
原文: Schones Wetter heute, nicht wahr?
CPU 译文: Schones Wetter heute, nietwaar?
CPU 耗时: 1.4624s
NPU 译文: Schones Wetter heute, nietwaar?
NPU 耗时: 0.1648s
译文匹配: True
--- 句子 3 ---
原文: Wo ist die Toilette?
CPU 译文: Waar is die toilet?
CPU 耗时: 0.9865s
NPU 译文: Waar is die toilet?
NPU 耗时: 0.1125s
译文匹配: True
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精度测试结果汇总
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译文完全匹配: PASS
平均 CPU 推理时间: 1.3216s
平均 NPU 推理时间: 0.1613s
NPU 加速比: 8.19x
精度阈值: 1.0%
译文匹配率: PASS
总体状态: PASS
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测试完成!
============================================================import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
MODEL_DIR = "/data/ysws/agentsp/5-20-1/Helsinki-NLP/opus-mt-gmw-gmw"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_DIR)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_DIR)
model = model.to("npu:0")
model.eval()
texts = ["Guten Tag, wie geht es Ihnen?"]
inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True)
inputs = {k: v.to("npu:0") for k, v in inputs.items()}
with torch.no_grad():
gen_ids = model.generate(
inputs["input_ids"],
attention_mask=inputs["attention_mask"],
max_length=100,
num_beams=4,
early_stopping=True
)
translations = tokenizer.batch_decode(gen_ids, skip_special_tokens=True)
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