冬
gcw_IDzXRVNw/opus-mt-gmw-gmw-ascend
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opus-mt-gmw-gmw Ascend NPU 部署指南

项目简介

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。

特性

  • 支持 Ascend NPU 推理加速
  • CPU vs NPU 精度对比测试 (译文完全一致)
  • 多语言翻译支持 (日耳曼语族内部)
  • Beam search 解码
  • 兼容 HuggingFace transformers

环境要求

  • 硬件: 华为 Ascend 910 系列 NPU
  • CANN: 8.0.RC1 或更高版本
  • PyTorch: 2.0+ with torch_npu
  • transformers: 4.8+

目录结构

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

使用方式

方式一:普通推理模式

cd /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend/

python3 inference.py

方式二:精度测试模式 (CPU vs NPU)

cd /data/ysws/agentsp/5-20-1/opus-mt-gmw-gmw-ascend/

python3 inference.py --precision_test

测试验证

精度测试结果

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

性能数据

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

推理结果示例

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

完整测试日志

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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!
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Python API 使用示例

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)
print(translations)

模型结构

  • 架构类型: MarianMT (Transformer Encoder-Decoder)
  • 编码器: 6 层 Transformer
  • 解码器: 6 层 Transformer
  • 隐藏层维度: 512
  • 注意力头数: 8
  • 参数量: ~220M
  • 源语言: 日耳曼语族 (gmw)
  • 目标语言: 日耳曼语族 (gmw)

参考链接

  • 原始模型: https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-gmw-gmw
  • Helsinki-NLP: https://github.com/Helsinki-NLP
  • HuggingFace Transformers: https://huggingface.co/transformers

许可证

本项目遵循 Apache-2.0 许可证