HY-MT1.5如何保证翻译一致性？术语库持久化配置教程

1. 引言：腾讯开源的混元翻译大模型HY-MT1.5

随着全球化进程加速，高质量、高一致性的机器翻译需求日益增长。传统翻译模型在面对专业术语、混合语言场景和上下文依赖时，往往出现术语不统一、语义断裂等问题。为解决这一挑战，腾讯推出了混元翻译模型1.5版本（HY-MT1.5），包含两个核心模型：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B。

该系列模型不仅支持33种主流语言互译，还融合了5种民族语言及方言变体，在多语言覆盖与文化适配方面表现突出。尤其值得关注的是，HY-MT1.5引入了术语干预机制，通过术语库持久化配置，显著提升了翻译结果的一致性与专业性。本文将重点解析HY-MT1.5如何实现术语一致性，并手把手教你完成术语库的持久化配置。

2. 模型架构与核心能力解析

2.1 双模型协同设计：1.8B vs 7B

HY-MT1.5采用“轻量+重型”双模型策略，满足不同场景下的部署与性能需求：

其中： -HY-MT1.5-7B是基于WMT25夺冠模型升级而来，专为复杂翻译任务优化，支持解释性翻译、混合语言识别与格式保留。 -HY-MT1.5-1.8B在参数量仅为7B模型约26%的情况下，翻译质量接近其90%以上水平，经INT8量化后可在消费级GPU（如RTX 4090D）甚至边缘芯片上运行。

2.2 核心特性：三大翻译增强功能

HY-MT1.5系列模型均具备以下三项关键能力，确保翻译质量与一致性：

✅ 术语干预（Term Intervention）

允许用户上传自定义术语表（Terminology Bank），强制模型在翻译过程中优先使用指定译法。例如：

源词：Artificial Intelligence 推荐译法：人工智能（不得使用“人工智慧”）

✅ 上下文翻译（Context-Aware Translation）

利用滑动窗口机制捕捉前后句语义关系，避免孤立翻译导致的歧义。适用于技术文档、法律合同等长文本场景。

✅ 格式化翻译（Preserved Formatting）

自动识别并保留原文中的HTML标签、Markdown语法、数字编号、日期格式等非文本元素，输出结构完整。

3. 实践应用：术语库持久化配置全流程

术语不一致是企业级翻译中最常见的痛点之一。例如，“Cloud Computing”有时被译为“云计算”，有时又变成“云运算”。HY-MT1.5通过术语库持久化机制解决了这一问题——一旦配置，术语规则将长期生效，跨会话、跨请求保持一致。

本节将以实际操作为例，演示如何在HY-MT1.5镜像环境中完成术语库的加载与持久化。

3.1 环境准备与模型部署

目前HY-MT1.5已提供官方推理镜像，支持一键部署：

# 使用Docker拉取官方镜像（需申请权限） docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest # 启动服务容器 docker run -d -p 8080:8080 \ --gpus all \ --name hy-mt1.5-server \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest

⚠️ 注意：建议使用至少1张NVIDIA RTX 4090D或A100级别显卡以支持7B模型全精度推理。

启动成功后，可通过网页界面访问：

http://localhost:8080/web-inference

3.2 术语库文件格式定义

术语库采用标准CSV格式，字段包括：source_term,target_term,language_pair,case_sensitive,enabled。

示例文件terminology.csv：

source_term,target_term,language_pair,case_sensitive,enabled Artificial Intelligence,人工智能,zh-en,False,True Machine Learning,机器学习,zh-en,False,True API Gateway,API网关,zh-en,True,True Big Data,大数据,zh-en,False,True

说明： -language_pair: 使用ISO标准语言码，如zh-en表示中文→英文 -case_sensitive: 是否区分大小写 -enabled: 是否启用该条目

3.3 加载术语库并持久化存储

通过API接口上传术语库，并设置为默认持久化配置：

import requests import json # 定义API地址 url = "http://localhost:8080/api/v1/terminology/upload" # 构造请求 files = { 'file': ('terminology.csv', open('terminology.csv', 'r', encoding='utf-8'), 'text/csv') } data = { 'model': 'hy-mt1.5-7b', # 或 hy-mt1.5-1.8b 'persist': True # 关键参数：开启持久化 } response = requests.post(url, files=files, data=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print("✅ 术语库上传成功！") print(f"共加载 {result['term_count']} 条术语") print(f"持久化状态: {result['persistent']}") else: print(f"❌ 失败: {response.text}")

📌 提示：persist=True将使术语库写入模型配置目录下的persistent_terms.db文件中，重启服务后仍有效。

3.4 验证术语干预效果

调用翻译API进行测试：

translate_url = "http://localhost:8080/api/v1/translate" payload = { "text": "We use Artificial Intelligence to optimize Machine Learning models.", "source_lang": "en", "target_lang": "zh" } headers = {"Content-Type": "application/json"} resp = requests.post(translate_url, json=payload, headers=headers) print(resp.json()["translated_text"]) # 输出：我们使用人工智能来优化机器学习模型。

可以看到，“Artificial Intelligence”和“Machine Learning”均按术语库要求准确翻译，未发生变异。

3.5 常见问题与优化建议

最佳实践建议： 1. 按业务领域拆分术语库（如金融、医疗、IT） 2. 定期审核与更新术语表 3. 结合上下文翻译功能提升整体连贯性

4. 对比分析：HY-MT1.5与其他翻译系统的差异

为了更清晰地展示HY-MT1.5的优势，我们将其与主流翻译系统进行多维度对比：

从上表可见，HY-MT1.5在术语一致性、部署灵活性和成本控制方面具有明显优势，特别适合需要长期维护统一术语体系的企业客户。

5. 总结

HY-MT1.5作为腾讯推出的开源翻译大模型系列，凭借其先进的术语干预机制和灵活的部署能力，为企业级高质量翻译提供了全新解决方案。通过本文介绍的术语库持久化配置方法，开发者可以轻松实现跨会话、跨请求的翻译一致性保障。

核心要点回顾：

1. 术语干预是保证一致性的关键技术，HY-MT1.5支持CSV格式术语库上传；
2. 持久化配置可通过API设置persist=True实现，重启不失效；
3. 双模型设计兼顾性能与效率：1.8B适合边缘实时场景，7B适合高精度任务；
4. 相比商业API，HY-MT1.5在可控性、成本和定制化方面更具优势。

未来，随着更多行业术语模板的开放和自动化术语提取工具的集成，HY-MT1.5有望成为企业本地化翻译的首选引擎。

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