Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в системите за превод с LLM

  • Разбиране на невронния машинен превод (NMT) и неговите ограничения
  • Преглед на LLM архитектурите и техните възможности за превод
  • Сравнение между традиционния машинен превод и базирания на LLM превод

Работа със собствени и LLM с отворен код

  • Използване на модели на OpenAI, Deepseek, Qwen и Mistral за превод
  • Компромиси между производителност и латентност
  • Избор на правилния модел за вашия работен поток

Изграждане на тръбопроводи за превод с LangChain

  • Принципи за проектиране на тръбопроводи за LLM превод
  • Внедряване на верига за превод с LangChain
  • Управление на контекстни прозорци и използване на токени

Автоматизиране на работните потоци за превод

  • Планиране на задачи за превод с помощта на Python и инструменти за автоматизация
  • Обработка на пакетни задания за множество езици
  • Интеграция със системи за управление на локализацията

Подобряване на качеството на превода

  • Промпт инженеринг за контекстно-осъзнат превод
  • Автоматизация на постредактирането и дизайн с човек в цикъла
  • Стратегии за фина настройка за специфичен за домейн превод

Оценяване и мониторинг на тръбопроводи за превод

  • Автоматична оценка на качеството (AQE) и оценка по BLEU резултат
  • Логване, анализ и наблюдаемост на тръбопровода
  • Обработка на грешки и резервни механизми

Мащабиране и внедряване на системи за превод

  • Облачно внедряване с Docker и безсървърни рамки
  • Балансиране на натоварването и паралелна обработка за мащабен превод
  • Съображения за сигурност, съответствие и поверителност на данните

Интегриране на тръбопроводи за превод в корпоративна инфраструктура

  • Свързване на API–та за превод към CMS, ERP и платформи за локализация
  • Управление на разходите и производителността в мащаб
  • Работни потоци за управление и одобрение за корпоративна локализация

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на програмирането с Python
  • Опит с интеграция на API и автоматизация на работни потоци
  • Запознатост с концепциите за машинно обучение и езиковите модели

Аудитория

  • Инженери по машинно обучение
  • Специалисти по технологии за локализация и превод
  • Софтуерни архитекти и водещи инженери
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории