Opus-MT
Free.ai (self-hosted)
·
translation
·
~100 ชิ้น translation
·
3.3
จาก 3 ผู้ใช้ในหมวดหมู่นี้
Opus-MT เป็น a โมเดลการแปลภาษา สร้างโดย Helsinki-NLP แข็งแกร่งที่สุดที่ Commercial translation including low-resource languages. จัดเก็บข้อมูลด้วยตนเองบน Free.ai GPUs — ทำงานฟรีกับสระของโต๊ะประจำวันของคุณ (100 โต๊ะ ต่อข้อความ) ปล่อยออกมาภายใต้ Apache 2.0 - การใช้งานในเชิงพาณิชย์อนุญาตบน Free.ai
คำถามที่ถามบ่อย
Opus-MT รองรับคู่ภาษาหลายร้อยคู่ MadLAD-400 รองรับ 419 ภาษา; NLLB รองรับ 200 ภาษา การตรวจจับอัตโนมัติจะจัดการภาษาต้นฉบับ; เลือกเป้าหมายจากรายการที่สามารถค้นหาได้
โมเดลหลายภาษาสมัยใหม่ (โดยเฉพาะ MadLAD-400) มีความแข็งแกร่งมากขึ้นในภาษาที่มีทรัพยากรต่ำกว่าระบบ NMT เก่า ๆ คุณภาพยังคงไม่เท่ากัน - ใช้กับการตรวจสอบของผู้พูดภาษาแม่เพื่อการพิมพ์ผลิตภัณฑ์ในภาษาที่หายาก
แท็กและ Markdown จะถูกเก็บไว้เมื่อคุณเลือกตัวเลือก "เก็บรูปแบบไว้" บล็อกโค้ดภายในบรรทัดจะยังคงเป็นตัวอักษร สำหรับแปลเอกสาร โปรดดูที่ / pdf/ translate /
ใช่ - ใช้ชื่อก่อนหน้าด้วย '[[KEEP: name]]' หรือใช้ฟังก์ชันคำศัพท์บน API ชื่อแบรนด์, ชื่อผลิตภัณฑ์ และชื่อผู้ใช้จะยังคงอยู่ในผลลัพธ์
Opus-MT ทำงานบน GPUs และเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ถูกที่สุด - ~100 โต๊กเกอร์ต่อการเรียกใช้ ออกมาจากสระฟรีของคุณทุกวันก่อน; $5 = 200K โต๊กเกอร์ที่จ่าย
5,000 อักขระต่อคำร้องขอบนเว็บ UI สำหรับเอกสารที่ยาวกว่า ใช้ / pdf / translate / ซึ่งจะแยกและต่อกันอัตโนมัติ หรือเรียก API ในลูป
ใช่ - ผลลัพธ์จะถูกออกแบบให้เป็น RTL ถูกต้อง ข้อความที่ผสมระหว่าง RTL และ LTR ในย่อหน้าหนึ่งก็จะถูกจัดการด้วย (เช่น ชื่อแบรนด์ภาษาอังกฤษที่ถูกฝังอยู่ในภาษาอาหรับ)
ใช่ - POST รายการข้อความไปยัง / v1/ translate / ทุกคำแปลจะถูกแปลในลำดับเดียวกับที่เข้าไป / batch / ยังรองรับ CSV ด้วย
ใช่ - POST ไปยัง /v1/translate/ ด้วย model="Opus-MT" รวมทั้งรหัส ISO ของแหล่งข้อมูลและเป้าหมาย /api/ มีข้อมูลอ้างอิงเต็ม + สิทธิ์ + การจัดการข้อผิดพลาด
โมเดลที่ใช้ตัวมันเองเก็บข้อความของคุณไว้บน GPU และทิ้งมันไปหลังจากที่โทรกลับมา Premium ผ่านไปด้วย DPA เราไม่ฝึกการเข้ารหัสของคุณ
ใช่ - Free.ai ให้สิทธิ์ในการใช้ผลการแปลในเชิงพาณิชย์ สำหรับเว็บไซต์เอกสาร บริการลูกค้า บทความการตลาด ภาษาท้องถิ่นของซอฟต์แวร์
ใช้เวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาทีสำหรับข้อความสั้น ๆ ที่ถูกจัดเก็บเอง ส่วนที่ยาวกว่า (> 1,000 คำ) ใช้เวลา 2-5 วินาที API จะส่งผลการสตรีมออกมาเป็นโทเค็น หากคุณตั้งค่า stream=true