【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统,并通过C#代码进行访问

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做。而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬。于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统。以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观。


前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做。而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬。于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统。以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观。


系统环境: WIN10

开发环境:VS2022 + VS CODE

开发语言环境: Python3.8 + .NET 6

以下正文:

1、由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先。


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2、安装好以后,控制台下输入 python,进入如下终端内容,就代表安装成功了。建议安装时候,选择自动添加到环境变量里面,这样不需要自己配置了。


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3、由于翻译功能,会使用到一些已有的模型进行计算,所以以下需要安装几个包。第一个是pytorch, 输入 pip install torch 即可安装。如果安装比较慢,在后面设置一个镜像,可以加速,例如此处我使用的清华的加速器:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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4、然后安装flask: pip install flask


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5、接着需要安装 gevent: pip install gevent


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6、接着是 transformers


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7、安装transformers时候,有的会自动安装sentencepiece包,有的时候不会。如果上面查找没有,就手动安装一下:


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8、以上包安装完毕,打开VS CODE,创建一个python语言文件


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9、此处文件命名为 MyTranslate.py   然后引入可能所需要的包


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10、接着,上 https://huggingface.co/Helsinki-NLP 上面,查找需要的语言翻译模型。此处使用的离线翻译,使用的该项目下的。


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11、Models里面有上千个语言模型,选择自己需要的名称,记住就行。


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12、此处,我选了四个模型,分别是英汉/汉英  以及德汉/汉德的翻译模型。有关代码实现如下所示。


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13、接着定义一个api接口,用于提供给外部访问(毕竟主业不是python,提供api就可以跨语言来访问该服务了)。有关代码如下所示。


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14、VS CODE上运行程序,可以看到终端控制台上面打印出一些下载进度。这是因为本地现在还没有模型,我们选择的四个模型,会被下载到本地来,这样下次就不需要再下载模型了。


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15、 模型加载完毕,启动服务。此处0.0.0.0代表本机ip都可以被访问,我们正常使用时候,本机就127.0.0.1即可;如果是局域网或者外网,那就提供真实IP即可。


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16、下载的模型,会自动下载到当前用户文件夹下,具体效果如下图所示。所以如果某个服务器没有外网,也可以直接拷贝该.cache文件夹到指定服务器下面的某用户下,也可以被识别。


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17、打开postman,做个简单的测试。可以看到,服务是可以被成功访问的,说明代码可以跑,问题不是很大。

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18、换一种翻译模式再试一下:

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19、再试一试另类点的,看看效果:


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20、看不懂德文,把德文搞到百度在线翻译上面反翻译回来,看来语意好像差不多。


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21、程序这样运行不是事儿,所以我们可以把它打包为exe程序来运行,这样就可以在不安装python环境的电脑也可以跑了。安装 pyinstaller:


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22、在MyTranslate.py同文件夹下,新建一个py文件,名称不能改:hook-ctypes.macholib.py  该文件用于提供虚拟环境使用。


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23、该文件下,需要导入所有可能用到的依赖的包。不然打包可能出错;或者打包完毕以后,运行可能出错。


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24、打包应用的内容,根据个人实际情况来选择,pip 下载时候,有一个 Collecting提示,提示后面就是安装的依赖包,不晓得哪些需要的,就全部搞进去,减少错误几率。

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25、执行打包命名 pyinstaller -F xxx.py --additional-hooks-dir=.     如果不需要有控制台提示,可以加个 -w


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26、打包安装成功了


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27、打包成功的exe文件,自动放在 dist文件夹下


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28、生成的exe文件,如图。


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29、直接运行走一波,看看效果。为了避免看不到错误提示,所以我在控制台内运行,如图


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30、由于模型被下载过,所以第二次启动,不会重复下载模型。

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31、现在再用 Postman 走一波,看看效果。


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32、直接运行的程序,难免被人不小心误操作给关闭了,所以我们还可以把他丢到Windows服务上面,这样服务器重启也不担心了。使用NSSM工具进行操作。如果想知道如何使用,也可以参考我的另一篇博客。博客地址:https://www.cnblogs.com/weskynet/p/14961565.html


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33、设置描述,备注为 离线翻译服务。安装为服务 TranslateService(名字可以随意)


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34、安装以后,可以看到已经生成一个对应的Windows服务了。


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35、服务启动,可以等待一小会儿,加载模型要一丢丢时间。一小会儿以后,使用Postman进行测试一下,看看效果。


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36、接下来,创建一个基于.NET的webapi程序,用来通过代码来访问翻译服务,看看能不能访问到。


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37、创建一个控制器,搭建个基础模子先。


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38、注入IHttpClientFactory(用来访问webapi使用的,实际上就是提供HttpClient)。然后写个简单的测试功能,直接看以下代码:


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39、通过自带的swagger,走一波。输入有关参数,走一个看看,嘿,可以使用,bingo~


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