mozilla/translations

解決的問題

本專案提供訓練與部署機器翻譯模型的基礎設施，這些模型在 Firefox 瀏覽器中於使用者裝置上本地執行，而非依賴雲端翻譯服務。

工作原理

使用 Marian NMT 引擎實現快速翻譯，並提供端對端的訓練管道。此過程由 Taskcluster（用於混合雲可擴展性）或 Snakemake（用於本地或 Slurm 集群執行）等編排器管理。訓練指標透過自訂模組解析日誌並發布至 Weights & Biases 進行追蹤。

適用對象

對建構高效、客戶端側機器翻譯模型以用於網頁瀏覽器感興趣的開發者與研究人員。

主要亮點

• 客戶端側導向：專為 Bergamot 專案設計，實現瀏覽器內直接翻譯。
• 端對端管道：涵蓋從資料集選擇與清洗到最終模型訓練的全部流程。
• 可擴展的編排：透過 Taskcluster 支援混合雲工作節點。
• 開放模型：訓練完成的模型以 MPL 2.0 許可證託管於公開的 Google Cloud Storage 儲存桶中。